（1）自动合成平台硬件研发及其赋能药物合成开发

为实现高效的分子合成，我们开发了多功能、高通量且连续化的自动化学合成平台。这一平台设计用于精细有机化学品的开发，包括自动称量、移液、封装、转移、反应和检测等一系列设备，支持机器人化学家的参与协作。针对抗癌药索尼吉布等药物，我们通过该平台系统地筛选和优化了包括铃木偶联、碳-氮键偶联、乌尔曼偶联及酰胺键生成等八种关键合成反应。通过这一自动化技术，在3个月内，我们能够完成高达3000组合成条件的筛选与优化，相比传统合成方式节省了90%以上的时间。更为重要的是，这种自动化过程将称量等关键步骤的操作误差降低了一个数量级。与国内高校同类平台相比，这是首次将全自动合成技术应用于复杂有机分子合成反应的研究，标志着我们在化学合成领域的自动化技术取得了新的突破。

（2）自动合成平台的大数据处理用人工智能算法开发

我们的自动化学合成平台配备了先进的色谱和质谱检测系统，能够快速分析样品并生成大量高质量的反应数据。这一高通量合成与分析系统满足了人工智能处理海量数据的高标准要求，为科研和物质制备的精确性和效率提供了新的可能性。利用平台所产生的大数据，我们开发了新型图神经网络模型“DUT-GNet”（大连理工大学-图神经网络），该模型能够基于重构的分子图生成规则，更准确地预测分子间的相互作用。

“DUT-GNet”（大连理工大学-图神经网络）

此外，我们还构建了基于随机森林的错误数据筛选模型和产率预测模型。这些模型能有效识别和排除因实验误操作产生的数据，筛选精度达到98%以上。同时，这些模型还能分析有机物的电子结构和立体构型如何影响合成过程中的反应产率和转化率。通过这些高级模型，我们的平台不仅极大地推动了科研范式的变革，还实现了物质制备过程的高效精准化，展现了人工智能与高通量技术结合的巨大潜力。

（3）自动合成平台进行合成化学实践教学改革

在研究实践过程中，学生可以利用文心一言大语言模型辅助设计高通量实验方案，并现场使用上位机设置控制流程，执行智能高通量化学合成过程，在教师的指导下对采集数据进行智能分析，构建机器学习模型，了解数据驱动的智能化学研究的整个流程。上位机还可以通过电脑远程控制程序进行云端操作，实现智能云合成，方便其他不具备硬件条件地区的学生或研究人员也能利用这一平台。这使得此项目具有高度可推广性和信息时代共享共赢的特征。

“文心一言”辅助设计实验

学生现场操作执行智能高通量化学合成过程

上位机设计实验流程

设计移液程序

设计称量程序

“文心一言”辅助高通量实验数据处理

实验中，每个反应体积低于500微升，极大的减少了污染和异味，实现人与反应隔离。这对于减轻学生对化学实验的心理负担，扭转社会对化学学科的负面认识，吸引高水平优秀青年学生投身化学基础研究具有重要意义。