許多等離子體納米粒子的應用需要精確控制其光學特性，這些特性受納米粒子尺寸、形狀、形貌和組成的影響。然而，尋找具有目標特性的納米粒子合成反應條件是一個耗時且資源密集的試錯過程。閉環納米粒子合成技術能夠在無需人工干預的情況下加速探索廣闊的化學空間。

2025年2月8日，加拿大多倫多大學Eugenia Kumacheva在國際知名期刊Nature Communications發表題為《Self-driving lab for the photochemical synthesis of plasmonic nanoparticles with targeted structural and optical properties》的研究論文，Tianyi Wu為論文第一作者，Eugenia Kumacheva為論文通訊作者。

Tianyi Wu，加拿大多倫多大學Eugenia Kumacheva課題組博士生。2017年、2021年獲多倫多大學學士和碩士學位，現攻讀博士學位。其研究興趣為人工智能、納米顆粒合成、自組裝。

在本文中，作者介紹了一種自主流體識別與優化納米化學（AFION）自驅動實驗室，該實驗室集成了微流控反應器、流動光譜法納米粒子表征和機器學習（ML）技術，探索和優化用于等離子體納米粒子光化學合成的多維化學空間。

針對光譜納米粒子特性，AFION實驗室確定了合成具有特定形狀、形貌和組成的不同類型納米粒子的反應條件。數據分析揭示了反應條件在目標納米粒子類型合成中的作用。

本工作表明，AFION實驗室是一個有效的按需合成等離子體納米粒子的探索平臺。

圖1：AFION實驗室的閉環光化學納米顆粒合成

圖2：高縱橫比和低縱橫比AuNRs的合成性能

圖3：合金AuAg NSs的合成性能

圖4：核殼Au/Ag NSs的合成性能

圖5：金四足體（Au tetrapods）的合成性能

圖6：光化學合成納米顆粒的數據分析

綜上，本文介紹了一種名為“自主流體識別與優化納米化學（AFION）”的自驅動實驗室，該實驗室通過整合微流控反應器、流動光譜法納米顆粒表征和ML技術，實現了對等離子體納米顆粒的光化學合成的自動化探索和優化。研究針對納米顆粒的光譜特性，通過機器學習算法指導實驗條件的優化，合成出具有特定形狀、尺寸和組成的納米顆粒。

該研究解決了傳統納米顆粒合成中耗時耗力的試錯問題，通過ML實現了對復雜化學空間的高效探索，顯著提高了納米顆粒合成的效率和精度。

AFION實驗室為按需合成具有特定光學性質的等離子體納米顆粒提供了一個有效的平臺，可廣泛應用于生物醫學成像、藥物遞送、光電器件等領域。

此外，該平臺的自動化和智能化特性使其能夠適應多種納米材料的合成需求，為未來納米材料的定制化合成和應用提供了廣闊的空間。

Wu, T., Kheiri, S., Hickman, R.J.?et al.?Self-driving lab for the photochemical synthesis of plasmonic nanoparticles with targeted structural and optical properties.?Nat. Commun., (2025).