由University of Tn-Knoxville的 Elham Foadian/Mahshid Ahmadi 團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)，聯(lián)合Hanyang University、Yonsei University、Northwestern University以及橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）等單位合作搭建的ACCEL（Automated Closed-loop Co-Optimization and Experimentation Learning）全自動(dòng)閉環(huán)自主實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，完整打通了鈣鈦礦薄膜制備、原位實(shí)時(shí)光致發(fā)光（PL）表征、高斯過程-貝葉斯優(yōu)化（GP-BO）機(jī)器學(xué)習(xí)迭代的全自主流程。

ACCEL 平臺(tái)針對性地破解了甲脒基Dion–Jacobson（DJ）準(zhǔn)二維鹵化鈣鈦礦研發(fā)中的多重痛點(diǎn)：

● 三元組分空間龐大、人工試錯(cuò)效率極低：平臺(tái)集成機(jī)器人滴涂 + 旋涂高通量合成硬件，搭配高斯過程 - 貝葉斯優(yōu)化（GP-BO）模型自主探索由 3D FAPbI?、兩種 DJ 間隔劑前驅(qū)體構(gòu)成的三元組分體系；單次閉環(huán)可批量制備 96 種不同配比薄膜，共完成 6 輪自主液滴打印迭代、累計(jì)篩選 576 組組分，依靠算法自適應(yīng)篩選高潛力組分區(qū)間，替代傳統(tǒng)人工逐一配比試錯(cuò)模式。

● 結(jié)晶動(dòng)力學(xué)難以調(diào)控、薄膜易出現(xiàn)多物相混雜：平臺(tái)將原位實(shí)時(shí) PL 作為核心在線反饋信號(hào)，退火過程每秒采集光譜，動(dòng)態(tài)追蹤薄膜成核速率、準(zhǔn)二維中間相向目標(biāo)相的完整演變路徑；結(jié)合非負(fù)矩陣分解（NMF）解析海量時(shí)序 PL 光譜，區(qū)分不同 n 值準(zhǔn)二維雜相與 3D α-FAPbI?特征發(fā)光信號(hào)，明確兩種間隔劑的動(dòng)力學(xué)調(diào)控機(jī)理：短鏈 BDA 可加速薄膜成核、快速搭建無機(jī)鈣鈦礦骨架，環(huán)狀 3AMP 會(huì)延緩結(jié)晶、延長晶格弛豫時(shí)間以提升薄膜有序度；復(fù)配兩種間隔劑可平衡結(jié)晶速率，有效抑制物相不均一與低 - n 雜相殘留。

● 多表征設(shè)備數(shù)據(jù)割裂、物相驗(yàn)證周期冗長：平臺(tái)創(chuàng)新搭建跨設(shè)施門控主動(dòng)學(xué)習(xí)（Gated Active Learning）優(yōu)化閉環(huán)：以原位高通量 PL 完成初篩，將優(yōu)選組分樣品送至離線設(shè)備開展 XRD 結(jié)構(gòu)表征；通過 XRD 圖譜與標(biāo)準(zhǔn) α-FAPbI?的相似度量化打分，將結(jié)構(gòu)約束數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新搜索方向，實(shí)現(xiàn)光學(xué)發(fā)光穩(wěn)定性與晶體結(jié)構(gòu)純度雙指標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，規(guī)避單一表征指標(biāo)帶來的優(yōu)化偏差；整套自動(dòng)化閉環(huán)大幅縮短合成 - 篩選 - 驗(yàn)證周期，在自動(dòng)化流程下快速鎖定高純度 α-FAPbI?組分，最終借助陰極發(fā)光（CL）高光譜成像驗(yàn)證最優(yōu)薄膜的微米尺度物相空間均勻性。

美國北卡羅來納州立大學(xué) Milad Abolhasani 團(tuán)隊(duì)（第一作者 Jinge Xu）在《Nature Communications》上報(bào)道了名為"Rainbow"的多機(jī)器人自驅(qū)動(dòng)實(shí)驗(yàn)室。該平臺(tái)由Opentrons OT-2 液體處理機(jī)器人、表征機(jī)器人（Agilent BioTek Cytation 5）、DOBOT CRS 機(jī)械臂及定制器皿補(bǔ)給機(jī)器人組成，集成微型并行批次反應(yīng)陣列（96孔板）與自動(dòng)化的光譜表征模塊，實(shí)現(xiàn)了從試劑配制、并行多組反應(yīng)、自動(dòng)樣品轉(zhuǎn)運(yùn)到反應(yīng)后光譜檢測的全流程無人化運(yùn)行。

Rainbow 平臺(tái)為高性能金屬鹵化物鈣鈦礦納米晶（MHP NCs）的加速數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)與逆合成提供了可行的途徑，破解了合成和優(yōu)化中的痛點(diǎn)：

● 混合變量高維合成空間人工難以高效篩選：金屬鹵化物鈣鈦礦納米晶的合成面臨"巨大且復(fù)雜的參數(shù)空間"挑戰(zhàn)，包括連續(xù)變量（如前驅(qū)體濃度、鹵化物配比）和離散變量（如配體種類/結(jié)構(gòu)）的混合?；诖?，Rainbow集成了專屬 AI agent，采用混合變量多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化（Mixed-variable multi-objective BO）框架，使得平臺(tái)能同時(shí)處理"連續(xù)參數(shù)"（如濃度）和"離散化學(xué)空間"（如不同碳鏈長度的有機(jī)酸配體），無需人工干預(yù)即可在復(fù)雜的高維參數(shù)空間中自主導(dǎo)航。

● 高通量并行閉環(huán)大幅壓縮研發(fā)與放大驗(yàn)證周期：平臺(tái)采用并行化微型 96 孔批次反應(yīng)體系，單輪循環(huán)可同步開展 24 組帶生物學(xué)重復(fù)的合成條件測試，單日最多完成 230 組不同配方篩選；原文指出，人工試錯(cuò)完成同等規(guī)模參數(shù)優(yōu)化需耗費(fèi) 10–12 個(gè)月，而 Rainbow 僅需單日即可完成目標(biāo)發(fā)射能對應(yīng)的性能帕累托前沿全映射，實(shí)現(xiàn)超 350 倍的材料研發(fā)提速。面向規(guī)模化制備實(shí)際需求，研究對平臺(tái)篩選得到的帕累托最優(yōu)配方開展 30 倍放大合成驗(yàn)證，微量高通量樣品與放大產(chǎn)物的 PLQY、發(fā)射半高寬（FWHM）光學(xué)性能高度一致；并通過離線粉末 XRD、TEM-EDS 正交表征證實(shí)產(chǎn)物為純立方鈣鈦礦晶相，在儀器檢出限（2 wt%）范圍內(nèi)未檢出第二雜相，大幅縮短從實(shí)驗(yàn)室配方篩選到可規(guī)?；に囼?yàn)證的完整周期。

參考文獻(xiàn)

1、Foadian, E., Yu, Y., Sanchez, S. L., Lawrie, B. J., Song, H., Marshall, J., Kim, B. J., Shin, S., Fletcher, J. D., Kanatzidis, M. G., Choi, H., Yang, J., Liu, Y., & Ahmadi, M. ACCEL: Automated Closed-loop Co-Optimization and Experimentation Learning Enables Phase-Pure Identification in Formamidinium-based Dion–Jacobson Halide Perovskites. ChemRxiv, 2026.（https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2026-8c93m）

2、Xu, J., Moran, C. H. J., Ghorai, A., Bateni, F., Bennett, J. A., Mukhin, N., Latif, K., Cahn, A., Jha, P., Licona, F. D., Sadeghi, S., Politi, L., Abolhasani, M. Autonomous multi-robot synthesis and optimization of metal halide perovskite nanocrystals. Nat. Commun. 16, 7841 (2025). （https://doi.org/10.1038/s41467-025-63209-4）