摘要：2025年2月17日，美国阿贡国家实验室徐洁、Henry Chan在国际知名期刊Nature Communications发表题为《Autonomous platform for solution processing of electronic polyme

通过加工来操控电子聚合物的固态性能在电子和能源研究中至关重要。然而，将电子聚合物溶液高效地加工成具有特定性能的薄膜仍然是一个巨大的挑战。

2025年2月17日，美国阿贡国家实验室徐洁、Henry Chan在国际知名期刊Nature Communications发表题为《Autonomous platform for solution processing of electronic polymers》的研究论文，Chengshi Wang、Yeon-Ju Kim、Aikaterini Vriza、Rohit Batra为论文共同第一作者，徐洁、Henry Chan为论文共同通讯作者。

徐洁，阿贡国家实验室科学家，全球 “35岁以下科技创新35人”（2021）。1988年出生，本博毕业于南京大学，博士生导师为薛奇教授；在斯坦福大学从事博士后研究，导师为鲍哲南教授。现任阿贡国家实验室科学家。

徐洁的研究方向包括Polybot、自主材料发现、电子聚合物、可持续/可降解/可回收聚合物、聚合物加工和表征。在高水平期刊上已发表多篇论文，包括Science、 Nature Materials、Nature Communications等。

在这里，作者介绍了Polybot，这是一个由人工智能（AI）驱动的自动化材料实验室，旨在自主探索实现高导电性、低缺陷电子聚合物薄膜的加工路径。

利用重要性引导的贝叶斯优化，Polybot高效地浏览了复杂的7维处理空间。自动化工作流程和算法有效地探索了搜索空间，减少了偏差，同时采用统计方法来确保数据的可重复性，并且能够同时精确地优化多个目标。

实验活动产生了可扩展制备的配方，能够生产出平均电导率超过4500 S/cm的透明导电薄膜。特征重要性分析和形貌表征揭示了关键设计因素。

这项工作标志着向电子聚合物制备转型迈出的重要一步，突出了人工智能驱动自动化在材料科学领域的潜力。

图1：Polybot自动化实验平台与工作流程

图2：薄膜缺陷检测与电导率测量

图3：AI引导的实验优化与扩大生产

图4：实验参数的相关性与重要性分析

图5：PEDOT:PSS的溶液态结构与固态形貌

综上，本文介绍了一种名为Polybot的人工智能驱动的自动化实验平台，用于探索电子聚合物薄膜的溶液加工工艺。通过贝叶斯优化算法，Polybot在7维加工空间中高效筛选出高导电性、低缺陷的电子聚合物薄膜的制备条件。

该研究成功开发出平均电导率超过4500 S/cm的透明导电薄膜，并揭示了影响薄膜缺陷和导电性的关键设计因素。

这一成果不仅显著提升了电子聚合物薄膜的性能，还展示了人工智能与自动化实验相结合在材料科学中的巨大潜力。其应用前景广阔，有望推动可穿戴电子设备、柔性显示、生物电子学和能源存储等领域的发展，为电子聚合物薄膜的规模化生产提供高效、精准的解决方案。

Wang, C., Kim, YJ., Vriza, A.et al. Autonomous platform for solution processing of electronic polymers. Nat Commun16, 1498 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-024-55655-3

来源：华算科技