南开新闻网讯（记者 高雨桐 通讯员 赵慧芳）金属氧簇因具有原子级精确结构和可调控的组成与性能，在催化、能源及先进光刻等领域展现出广阔应用前景。近期，南开大学现代光学研究所张磊教授团队通过精准结构设计实现了亚10纳米的超小特征尺寸，证实这类材料在下一代先进光刻技术中的应用潜力。然而，金属氧簇的可控制备并非易事，常受限于多条竞争反应路径和复杂反应参数耦合。传统合成主要依赖试错型实验尝试，不仅效率低，且难以实现规模化制备，限制了其在产业界中的实际应用拓展。

　　针对这一挑战，张磊教授团队发展了机器学习辅助反应空间优化策略，通过数据驱动建模和关键参数识别建立高效反应窗口，成功合成了具有亚10纳米分辨率的新型Sn₁₂Ti₄氧簇，为此类先进光刻材料的高效制备提供了新的研究思路。该成果以“Machine Learning-Assisted Rapid Scalable Synthesis and Assembly Evolution of Lithographic Metal-Oxo Clusters”为题发表在《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society）上。

　　研究团队首先将已报道的锡氧簇合成实验数据转为结构化数据集，利用机器学习分类模型开展训练，并结合模型可解释性分析挖掘影响锡氧簇合成的关键因素，大幅缩小实验参数搜索空间，为后续开展针对性合成实验提供了有效参考。实验结果表明，研究团队合成出的Sn₁₂Ti₄氧簇表现出优异的快速结晶特性，在室温搅拌的条件下，反应物混合数秒即可获得高质量单晶产物。放大实验表明，仅需15分钟即可制备266克高纯度结晶样品，展现出良好的规模化制备潜力。

　　研究团队进一步发现，通过调控末端配体的空间位阻和电子特性，能实现该氧簇由零维离散结构向二维、三维超分子结构及三维手性框架的组装演化。此外，该Sn₁₂Ti₄氧簇还展现出优异的高分辨光刻应用潜力，在电子束的作用下实现了9.83 纳米图案化，有望为新一代高性能光刻胶研发提供新的材料体系。

　　机器学习辅助反应空间优化：实现面向超精细纳米图案化应用的金属氧簇快速规模化制备

　　该工作为高性能金属氧簇光刻胶的快速、规模化合成提供了新的技术路线，也为人工智能赋能化学合成与先进材料开发提供了重要参考。

　　本论文的第一作者为南开大学2024级博士研究生赵慧芳，通讯作者为张磊、云艺涵、甄妮。该研究工作得到了国家自然科学基金、天津市青年科技人才项目和南开大学中央高校基础研究经费的大力支持。

　　论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.6c07843

编辑：丛敏