ChemRxiv | 基于进化算法的自动化干湿闭环平台发现功能无规共聚物共混材料

主要观点总结

本文介绍了一种自主闭环实验平台，通过遗传算法优化无规共聚物共混物（RHPBs）以提升酶的热稳定性。文章讲述了研究者利用高通量实验、自动化液体处理和数据驱动的实验设计，在高维设计空间中寻找性能优于单一成分的共混物。实验流程仅需要移液工作站和酶标仪，实现闭环全流程自动化。最终分析结果显示，共混物的最佳性能来源于组分间的协同作用，而不是单个成分的简单叠加。本文展示了该自主优化平台在材料开发中的巨大潜力。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了一种自主闭环实验平台，用于优化无规共聚物共混物（RHPBs）以提升酶的热稳定性。

该平台结合了高通量实验、自动化液体处理和数据驱动的实验设计，能够在高维设计空间中寻找性能优异的共混物。

关键观点2: 实验中使用了遗传算法作为主要优化策略，该算法计算成本低，能够快速地生成新一轮的采样点。

通过调整算法内部参数，实现了开发和探索之间的平衡。

关键观点3: 实验流程简单，仅需要移液工作站和酶标仪完成样本制备与表征，实现闭环全流程自动化。

这一流程包括移液、评估和计算，大约仅需3个小时，每天可合成与测试700种共混材料。

关键观点4: 分析结果显示，共混物的最佳性能来源于组分间的协同作用，而不是单个成分的简单叠加。

这一发现展示了自主优化平台在材料开发中的巨大潜力，尤其是在寻找复杂配方方面。

文章预览

    大家好，今天为大家分享一篇最近发布在预印本的文章，题目为 Autonomous Discovery of Functional Random Heteropolymer Blends through Evolutionary Formulation Optimization 。 这篇文章的第一作者是吴广启博士，通讯作者是麻省理工学院的 Connor W. Coley 教授。     开发新型聚合物材料通常需要花费大量的时间和资源，相比之下，将现有聚合物共混是一种经济有效的策略。这种策略实际上已经在工业中广泛应用，例如在塑料行业共混可以提升材料的可加工性和可回收性等。但由于聚合物多组分之间复杂的相互作用与微观结构的多样性，共混物性质与各组分的比例关系并不是简单的线性叠加，通常表现出高度的非线性行为，这使得预测共混物的性质变得困难，需要耗时的试错过程。     在本文中，作者搭建了一个自动化闭环工作流程用于优化无规共聚物共混物 (RHPBs ………………………………