近日，亿万先生MR资料基因组工程钻研院孙强教授课题组利用人为智能驱动实现单分子尺度表表化学反映方面获得新进展，有关成就以“Deep learning drives autonomous molecular reactions with single-bond selectivity in tetra-brominated porphyrins on Au(111)”为题颁发于《Nature Communications》期刊。

扫描隧路显微镜（STM）可能在原子尺度对单个分子进行成像与操控，是钻研表表反映与构筑纳米结构的沉要工具。但传统STM反映操控高度依赖经验丰硕的尝试人员，必要反复手动调整针尖地位、电压和电流等参数，效能和可沉复性受到限度。针对这一问题，钻研团队将推算机视觉与强化进建等AI步骤结合，构建了一套可能自主执行分子反映的STM自动化系统。系统首先通过大领域扫描与指标检测算法自动寻找单个分子地位；随后利用图像宰割和关键点鉴别算法判断分子的取向与各化学键状态；在此基础上，由强化进建智能体凭据实时反馈自主选择针尖地位及操作参数，执行单化学键的反映操控。

钻研以沉积在Au(111)表表上的四溴取代卟啉分子（TPP）为模型系统，实现了对单个C–Br键的选择性逐步断裂。通过训练后的战术，系统能够依照预设挨次自动实现多步反映蹊径节造，蕴含分歧构型（如邻位、对位等）的中央体造备，整个过程无需人为逐步过问。

AI驱动的自主单键选择性反映系统示意图

尝试了局批注，系统可能在陆续运行中不休凭据针尖状态变动自我调整操作战术，在多轮尝试后自动收敛到相宜的针尖地位和电压区间，实现不变的单键反映概率。验证了其在多步、可编程单分子反映中的可行性。

本钻研由亿万先生MR资料基因组工程钻研院独立实现，孙强教授为唯一通讯作者，第一作者为朱志文博士？翁庾槌志弥铝τ诮宋悄懿街枰肷杼秸胂晕⒓际跤氡肀砘ё暄。将来，该自动化框架有望用于更复猿辗视系统与多类型反映的自主索求，推动单分子尺度下的可控构筑与职能设计。

课题组网站：https://www.qiangsungroup.cn

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69080-1