氨是农业中生产化肥的重要原料，也是工业中制备精细化学品的关键氮源，更是可持续能源框架中的理想无碳燃料和氢气载体。然而，氨合成催化剂的研发长期依赖经验试错，存在周期长、成本高的行业痛点。
据悉，该团队开发的AI催化科学家实验室平台，整合了自动化制备、高通量评价与机器学习模块，有望实现催化剂从设计、制备到筛选的全流程智能化。
“如今借助该平台，24小时即可完成500个不同催化剂样品的制备。”项目首席科学家、浙江工业大学化学工程学院教授李瑛介绍，传统方式下单个催化剂的制备需要8个小时以上，无法实现高通量制备，如今的效率较传统方法实现指数级提升。
李瑛说，平台通过算法精准设计配方，无需大量重复实验，即可成功覆盖上亿种配方优化空间，大幅降低试错成本。未来，还可通过该平台搭建云端实验室，实现远程控制催化剂研发过程，加速工程落地。
这套智能制备评价装置已实现全程智能化运行，团队在浙工大莫干山研究院建立的AI催化科学家实验室也已正式投入使用。李瑛说，团队即将全面启动智能制备评价装置的场景应用，聚焦氨合成催化剂领域，构建以人工智能技术为核心的全流程催化剂智能创制系统，突破催化剂开发传统试错研发模式效率低下的瓶颈，研制低温低压高活性的新型铁基氨合成催化剂，为我国合成氨工业的绿色转型升级以及可再生能源存储提供关键技术支撑。
