库生成实验是发现
化学新材料、方法和模型的关键部分,但如何生成高质量库以实现发现的问题并非易事。在此,我们使用配位
化学来演示许多用于在自动化硬件(包括 Chemputer)中生成库的工作流程的自动化。首先,我们探索了三个有影响力的配位复合物的目标导向合成,以验证我们系统中的关键合成操作;第二,在
化学和工艺空间中生成重点库;第三,开发了一个新的勘探库形成工作流程。这涉及使用高斯过程作为替代模型的贝叶斯优化,并结合基于质谱数据的新颖性(或偶然性)量化指标。通过这种方式,我们展示了对那些观察较少的区域的过程空间的定向探索,并构建了整个空间中产品分布多样性的图景。我们表明,通过
乙酸酐的意外出现,这有效地将偶然性“设计”到我们的搜索中,形成原位和溶剂降解产物作为可分离系列的三个 Co(III) 酸酐络合物的
配体。