近期，北卡罗莱纳州立大学与布法罗大学的研究团队联合发布了一项名为“人工化学家”的创新技术。该技术将人工智能与自动化化学反应系统深度融合，从而大幅加速新材料的研发与量产进程。

概念验证实验的结果令人瞩目：人工化学家能够在15分钟甚至更短时间内，精准识别出任意颜色的最优量子点。量子点本质上属于胶体半导体纳米晶体，广泛应用于LED显示屏等高端显示技术中。

更关键的是，研究团队进一步指出，人工化学家的能力远不止于量子点——只要提供任何一组可测量的特性指标，它就能自动找出对应的最佳材料。

“人工化学家是一个真正自主的系统，能够在化学世界中像经验丰富的专家一样智能导航，”北卡罗来纳州立大学化学与生物分子工程学助理教授米拉德·阿博哈萨尼（Milad Abolhasani）解释说，“它目前专门针对固溶处理材料设计——只要是通过液态化学前驱体合成的材料，它都能胜任。此类材料包括量子点、金属/金属氧化物纳米颗粒、金属有机骨架（MOF）等高价值物质。”

他还用自动驾驶做了类比：自动驾驶汽车需要预设路线才能抵达目的地，而人工化学家只需用户提供一组目标参数——例如期望材料具备的特性——它就能自主决定化学前驱体种类、合成路径，并尽可能减少前驱体消耗。

“最终，我们得到了一套完全自主的材料开发系统。它不仅比现有任何技术更快地找到理想的固溶处理材料，而且所需的化学前驱体用量极少，从而大幅减少浪费，显著降低整个开发过程的成本。”阿博哈萨尼总结道。

这套系统拥有一个形象的“身体”和“大脑”：身体负责执行实验并感知实验结果，大脑则负责记录数据并决定下一步实验方向。

在概念验证测试中，人工化学家的“身体”采用了阿博哈萨尼实验室此前开发的自动Nanocrystal工厂与NanoRobo流动合成平台。尽管阿博哈萨尼估计该平台最多能处理1000种量子点实验，但实际测试表明，它每天可轻松完成500个量子点合成实验。

大脑则是一个AI程序，它在表征身体合成材料的同时，利用所得数据自主决定下一组实验条件。其决策逻辑十分直接：选择最有可能高效逼近目标特性与性能指标的方向。

阿博哈萨尼说：“我们的目标正是复制人类决策逻辑，但使其执行得更快、更精准。”

例如，人工化学家还支持“知识转移”功能——每次请求生成的数据都会被存储，以便下次识别新材料时能够更快上手。换言之，该系统会随着使用次数增加而变得愈发智能和高效。