自主化的“实验机器人”有望大幅加快科学发现，但是面临“定制化”程度高[1]，分析决策“简单”[2]，以及“垄断”实验仪器等问题，这就与多样化的实验需求以及“专业”的数据分析与决策产生了矛盾[3]。
为此，利物浦大学Andrew I. Cooper等研究人员开发新一代用于化学探索的机器人，像实验员一样能够做到自由使用多种常规的分析仪器（liquid chromatography–mass spectrometer、benchtop nuclear magnetic resonance spectrometer等多种，受限的只有实验室空间）并整合分析这些数据（基于研究人员预设的通过标准）来自主决策规划下一步实验，开始新的合成（ISynth synthesizer），从而大大提升了通用性和可探索的空间[3]。
新一代化学探索机器人可以自由使用多种常规的分析仪器，根据预设标准整合分析数据，并自主决策规划下一步实验[3]。
研究人员进一步使用该“机器人”展示了3个方面的化学探索：1. 并行合成多样的化学小分子库；2. 设计超分子并实现 ‘超分子-配体小分子’对接；3. 筛选光催化反应[3]。
该自主机器人实现多样化小分子合成(a)，超分子合成与对接(b)，以及光催化筛选(c)[3]。
该项工作2024年11月6日在线发表在Nature。研究人员表示后续可以结合更专业的分析仪器来产生更高质量的数据，整合专业知识实现更“智能”的数据分析，以及整合大模型实现更友好的交互[3]。
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看起来很适合目标明确的优化型项目；就像作者们也提到的，要想做到像人一样基于对科学问题、研究对象以及具体场景的理解从意外的实验数据开启更重要/创新的课题，那还有很长的路要走。
将来或许可以通过强化不同实验条件的“并行”合成能力，来提高对每一步实验成功率的容忍度。
另外，类似的自主化系统也可以作为“自适应”的探索系统来高通量完成某些生化实验（比如信号通路分析等）。
