用机器人绘制化学反应地图，颠覆百年反应认知。
在化学研究领域，理解反应条件如何影响反应结果一直是一个核心挑战。尽管自动化平台已能并行生成数千个反应，但产物的纯化和产率定量分析仍然是瓶颈，受限于耗时且资源密集的分析技术。因此，我们对反应“超空间”（由反应条件定义的多维空间）的理解仍然零碎。
为了系统性地探索这些超空间，韩国基础科学研究院Bartosz A. Grzybowski教授、姜炎秋博士课题组团队开发了一种低成本机器人平台，主要利用光学检测以前所未有的通量和每个条件的最低成本来量化产物和副产物的产率。他们通过扫描数千种条件下的超空间，发现并数学证明了对于连续变量，单个产率分布通常是缓慢变化的。同时，他们揭示了意外反应活性的超空间区域以及主要产物之间的转换。更重要的是，通过系统地调查底物比例，他们重建了潜在的反应网络，并揭示了隐藏的中间体和产物——即使是在研究了一个多世纪的经典反应中也是如此。这种超空间扫描方法为反应优化和发现提供了一个通用且可扩展的框架。相关论文以“Robot-assisted mapping of chemical reaction hyperspaces and networks”为题，发表在Nature杂志上，第一作者为Jia Yankai。
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