為了滿足復雜光催化反應條件的高效優化需求，荷蘭阿姆斯特丹大學Timothy No?l教授團隊開發了一個名為RoboChem的機器人平臺。RoboChem能夠促進光催化轉化的自優化、過程強化和放大生產，是一個集成自動化和AI的流動化學平臺，通過機器人技術、貝葉斯優化算法和實時數據分析，實現了光催化反應的自動化優化。該平臺能夠自動調整反應參數（如光照強度、反應物濃度、停留時間等），并根據實驗結果實時優化反應條件。例如，在光催化烷基化反應中，RoboChem在4小時內完成了19次實驗，最終獲得了99%的分離收率。此外，該平臺還支持多目標優化，如同時優化產物收率和產量，顯著提高了時空產率。

RoboChem能夠自主運行，無需在光催化或放大工藝方面具備廣泛的專業知識即可獲得最佳結果。這使得RoboChem成為一個協作機器人平臺，適用于各類合成有機化學實驗室，不論用戶對光催化的熟悉程度如何。

相比傳統的間歇式光催化反應器，流動式光催化微反應器可將反應時間從數天或數小時縮短到幾小時甚至幾分鐘。然而，盡管當前流動光催化系統在反應速度上有了顯著提升，其通量仍遠低于化學合成領域對大數據驅動的AI技術應用所需的規模，而這一技術被認為具有變革性地提高化學合成研發效率的潛力。為應對這一挑戰，浙江大學方群教授等團隊開發了一種自動化高通量系統，利用微流體液芯波導（LCW）、自動微流體液體處理和AI技術，實現了秒級的超快速光催化反應和每天高達10,000次的超大規模篩選。

該系統能夠實現自動化的反應物混合物制備、轉換、引入，進行秒級的超快光催化反應，在線光譜檢測反應產物，以及不同反應條件的篩選。研究人員將該系統應用于光催化[2 + 2]環加成反應的12,000種反應條件的大規模篩選，其中包含多個連續和離散變量，實現了每天高達10,000種反應條件的超高通量篩選。基于這些數據，通過AI算法（如XGB回歸模型），研究人員能夠高效地預測和優化反應條件，顯著提高了篩選通量和數據質量。這種系統不僅加速了光催化反應的優化，還為AI在化學合成中的應用提供了堅實的數據基礎。

由Astex制藥公司與劍橋大學合作開展的研究中，開發了一種創新的多任務貝葉斯優化算法（MTBO），用于流動化學反應的優化。該算法通過整合預先存在的數據和自我優化算法，能夠高效處理復雜的反應條件優化問題，顯著提升了反應效率和產物收率。在實際應用中，研究人員利用MTBO算法對多種有機反應進行了優化，不僅減少了實驗時間和成本，還提高了反應的可重復性和穩定性。這種優化方法的核心優勢在于，它能夠充分利用已有的實驗數據，通過計算機模擬和實驗優化相結合的方式，快速找到最佳的反應條件。這種方法不僅適用于常見的有機合成反應，如Suzuki偶聯和Buchwald-Hartwig反應，還能夠針對不同反應底物的特性進行定制化優化。此外，MTBO算法的靈活性還體現在其能夠處理多目標優化問題，即同時考慮多個反應參數的優化，這在傳統優化方法中是難以實現的。

法國CLEE項目由法國國防創新機構資助，Alysophil、MBDA和Inria聯合牽頭，致力于利用人工智能（AI）技術實現高能液體燃料及新型燃料的連續流生產。該項目旨在通過AI技術優化燃料生產過程，充分利用燃料能量并控制其可用性。目前，團隊已在Alysophil實驗室成功生產并分析出參考燃料的樣品，并啟動了中試化學裝置的建設。在CLEE項目中，AI技術發揮了關鍵作用。通過模擬數百萬種組合，AI能夠快速發現新分子，極大地提高了識別新產品的速度和有效性。AI 在該項目中發揮了關鍵作用，通過模擬數百萬種組合來發現新分子，極大地提高了識別新產品的速度及其有效性。除了用于控制連續流化學反應，AI 還有助于 MBDA 和 Alysophil 探索進一步提升未來性能的新途徑，并且能夠靈活調整工具以生產其他類型的燃料。