Nature Communications：Flex-Cat 自主实验室完成 680 次均相催化优化，机器闭环从筛选走向工艺相关验证

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-20T23:17:00+08:00 · 更新 2026-06-20T23:20:57+08:00

核心结论

Nature Communications 6 月 20 日上线论文介绍 Flex-Cat，一套面向均相催化的闭环自主实验平台。系统把平行微型加压气液反应器与贝叶斯优化结合，在铑催化丙烯氢甲酰化中完成 680 次实验，寻找支链、直链和可调醛选择性条件，并把候选结果放大到 20 mL 反应器验证。其意义不只在“自动做实验”，而在把催化发现、条件优化和工艺尺度外推放进同一证据链。

Nature Communications 6 月 20 日发布的论文把自主实验室的场景放到均相催化。均相催化长期依赖配体、溶剂、温度、压力和底物比例的组合搜索，变量多、实验慢，且小规模筛选结果未必能转化到更接近工艺的反应器中。作者提出的 Flex-Cat 试图把这几个断点连起来：它用平行微型批式反应器处理加压气液化学，再用分层、受实验板约束的贝叶斯优化算法在离散变量和连续变量之间做闭环决策。

论文中的验证体系是铑催化丙烯氢甲酰化，配体库覆盖多种磷基配体。Flex-Cat 围绕支链醛、直链醛和可调区域选择性三个目标开展 680 次实验，识别出配体与反应条件共同决定的高性能区域。作者称，在三类优化任务中，系统找到了使 turnover frequency 提升超过 2.5 倍的条件，并扩展了可达到的区域选择性范围；尤其值得注意的是，平台自动发现了同一催化体系中可随条件反转选择性的“柔性配体”。

这条新闻的价值在于，它不是把机器学习停留在离线预测或文献挖掘，而是把实验执行、结果反馈、目标函数更新和放大验证放在同一闭环。论文还将顶级候选转移到 20 mL 反应器，相当于 10 倍体积验证，试图说明发现尺度的规律可以连接到更接近工艺开发的输出。对催化化学、药物中间体合成和精细化工研发来说，这类系统若可复用，可能减少配体筛选和条件摸索中的人工试错成本。

仍需观察的是，Flex-Cat 的案例集中在一个铑催化气液反应体系，且论文披露该研究得到 Eastman Chemical Company 支持。平台能否迁移到更复杂、失活更快或在线分析更困难的反应，还需要更多跨体系复现。自主实验室的真正门槛也不只是算法，而是反应器可靠性、分析通量、异常处理和研究者对目标函数的设定能力。

信息来源

• Nature Communications 论文

可信度说明

来源为 Nature Communications 原始论文，期刊页列明 2026 年 6 月 20 日发表、DOI 和摘要；论文给出闭环实验数量、目标体系、性能改进和放大验证信息，证据边界清楚。但 Nature 页面提示稿件为上线早期未编辑版本，且研究由企业资助，跨反应类型的通用性仍需独立团队复现。

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