固态材料的组合合成包括使用自动化或并行化来系统地改变合成参数。近日，加利福尼亚理工学院John M. Gregoire报道了人工智能驱动材料发现的组合合成。

本文要点：

1) 组合合成方法适合于加速组成-结构-性能关系的映射，是材料研究的中心原则。作者通过组合合成和人工智能（AI）技术的共同发展加速未来材料科学的发展。为了评估合成技术对给定实验工作流的适用性，作者建立了一个涵盖合成速度、可扩展性、范围和质量的十个指标的集合，并且总结了在这些指标背景下选择的组合合成技术，阐明了其进一步发展的机遇。

2) 作者进行了从高通量实验初始部署到使用AI自动化决策的开创性研究。在循环周期下对组合合成的分析有利于促进生产力的提高，这表明该领域有望实现加速材料科学工作流程，从而转变材料的发现和开发。

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John M. Gregoire et.al Combinatorial synthesis for AI-driven materials discovery Nature Synthesis 2023

DOI: 10.1038/s44160-023-00251-4

https://doi.org/10.1038/s44160-023-00251-4