光子晶体微球综合表征信息的自动化采集

王 攀, 谢亚行, 林友辉,1b,2, 林昶旭,1b,2*

(1. 厦门大学 a. 物理科学与技术学院; b. 生物仿生与软物质研究院, 福建 厦门 361005;2. 福建省柔性功能材料重点实验室, 福建 厦门 361005)

随着计算机技术的迅速发展及其在各领域的广泛应用, 将化学实验与计算机技术相结合实现自动化实验以降低人力成本和出错率是未来化学实验的发展方向[1]. 光子晶体由具有周期性结构的不同介电常数材料组成. 光子晶体具有结构色, 其光学性能可采用反射光谱和荧光光谱进行表征[2]. 浸泡于溶液中的光子晶体微球水凝胶的光谱信息可以反映其所在化学环境中溶质的组成及浓度等信息, 并且可用于区分手性分子[3]. 然而, 光子晶体微球的制备与表征中存在多次重复测试和须收集信息的种类繁多等问题, 使得光子晶体微球的应用备受限制. 自动化实验的实现则有助于完成部分实验所需要的高通量筛选工作, Pfriem等[4]设计了用于生物分析的新型机器人设备, 实现了高吞吐量屏幕过程链部分的自动化; Griffen等[5]提出将人工智能应用于药物化学, 更精准地向临床医学提供合适的药物; Maryasin等[6]提出将机器学习算法应用于烯烃和烷基卤化物的基本反应, 有效识别了反应类型和预测结果,但是该算法缺乏一般性, 无法对其他类别的反应做出预测; Burger等[7]利用贝叶斯算法驱动机器人在8 d内自主完成688个实验场景, 寻找最高效的催化剂组合, 这种模块自动化组合的方法可适用于常规实验室……