스마트 제어 기술은 기계 학습 알고리즘과 고정밀 센서를 통합하여 반응 매개변수의 동적 최적화를 실현한다.오세성 전자동 워크스테이션에 장착된 로봇 팔 시스템은 고체 분말 계량, 액체 이액, 반응 용기 이송 등 조작을 자동으로 완료할 수 있으며, 온라인 무게 측정, pH 모니터링 모듈과 결합하여 인위적인 오차를 낮출 수 있다.더 중요한 것은 MOF 형상 제어에서 H O/HCOOH 농도가 결정 구조에 미치는 영향을 분석하여 올레핀과 수소 활성이 4배 향상된 입방체형 nMOF를 합성하도록 지도하는 등 역사적 데이터를 기반으로 최적의 합성 경로를 예측할 수 있는 의사 결정 트리 모델이 내장되어 있다는 것이다.중국과학원 다롄화학물리연구소의 AI-EDISON 플랫폼은 한 걸음 더 나아가 학습 조절 반응 파라미터를 강화함으로써 단분산 금나노 구조를 성공적으로 제조하여 구형, 막대, 성형 나노 입자의 분산도 지수 (PDI) 가 모두 0.1 이하이다.

이런"병행실험 + 지능통제"의 협동모식은 촉매의 연구개발효률을 몇개 체급으로 제고시킬뿐만아니라 더우기는 재료과학을 데터구동범례로 전환시킨다.앞으로 디지털 트윈 기술과 다중 모드 데이터베이스가 깊이 융합됨에 따라 촉매 합성 워크스테이션은 원자급 구조 예측에서 규모화 생산에 이르는 전체 체인의 지능화를 실현할 수 있을 것이다.