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许多等离子体纳米粒子的应用需要精确控制其光学特性，这些特性受纳米粒子尺寸、形状、形貌和组成的影响。然而，寻找具有目标特性的纳米粒子合成反应条件是一个耗时且资源密集的试错过程。闭环纳米粒子合成技术能够在无需人工干预的情况下加速探索广阔的化学空间。

2025年2月8日，加拿大多伦多大学Eugenia Kumacheva在国际知名期刊Nature Communications发表题为《Self-driving lab for the photochemical synthesis of plasmonic nanoparticles with targeted structural and optical properties》的研究论文，Tianyi Wu为论文第一作者，Eugenia Kumacheva为论文通讯作者。

Tianyi Wu，加拿大多伦多大学Eugenia Kumacheva课题组博士生。2017年、2021年获多伦多大学学士和硕士学位，现攻读博士学位。其研究兴趣为人工智能、纳米颗粒合成、自组装。

在本文中，作者介绍了一种自主流体识别与优化纳米化学（AFION）自驱动实验室，该实验室集成了微流控反应器、流动光谱法纳米粒子表征和机器学习（ML）技术，探索和优化用于等离子体纳米粒子光化学合成的多维化学空间。

针对光谱纳米粒子特性，AFION实验室确定了合成具有特定形状、形貌和组成的不同类型纳米粒子的反应条件。数据分析揭示了反应条件在目标纳米粒子类型合成中的作用。

本工作表明，AFION实验室是一个有效的按需合成等离子体纳米粒子的探索平台。

图1：AFION实验室的闭环光化学纳米颗粒合成

图2：高纵横比和低纵横比AuNRs的合成性能

图3：合金AuAg NSs的合成性能

图4：核壳Au/Ag NSs的合成性能

图5：金四足体（Au tetrapods）的合成性能

图6：光化学合成纳米颗粒的数据分析

综上，本文介绍了一种名为“自主流体识别与优化纳米化学（AFION）”的自驱动实验室，该实验室通过整合微流控反应器、流动光谱法纳米颗粒表征和ML技术，实现了对等离子体纳米颗粒的光化学合成的自动化探索和优化。研究针对纳米颗粒的光谱特性，通过机器学习算法指导实验条件的优化，合成出具有特定形状、尺寸和组成的纳米颗粒。

该研究解决了传统纳米颗粒合成中耗时耗力的试错问题，通过ML实现了对复杂化学空间的高效探索，显著提高了纳米颗粒合成的效率和精度。

AFION实验室为按需合成具有特定光学性质的等离子体纳米颗粒提供了一个有效的平台，可广泛应用于生物医学成像、药物递送、光电器件等领域。

此外，该平台的自动化和智能化特性使其能够适应多种纳米材料的合成需求，为未来纳米材料的定制化合成和应用提供了广阔的空间。

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).