本ページは、マイクロ流体（フロー化学／マイクロリアクター）において、試薬組成（濃度比・配合比・多成分比率）および反応条件を制御変数とし、オンライン分析・計測（例：IR、UV-Vis、MS、HPLC、分光など）の結果をAI（機械学習、ベイズ最適化、強化学習）へフィードバックすることで、収率・選択性・不純物・物性指標・環境指標を同時に最適化する「自律運転（closed-loop）」アプリケーションを、研究動向ベースで整理したものです。
ハードウェア面では、産業／ラボ向けの高精度送液・自動切替コンポーネントを“間接的に”想定しています。これらは多成分試薬の比率制御や段階的添加、組成スクリーニングを実現する基盤として用いられ、AI最適化の前提となる「再現性のある組成実行」を担います。
1. AIアプリケーションの狙い：反応条件と「組成」を同時に最適化する
化学合成や材料スクリーニングでは、温度・滞留時間といった操作条件だけでなく、試薬濃度比、前駆体配合比、触媒組成、添加剤割合などの「組成（composition）」が反応結果や物性を支配します。特に多成分系では、組成空間が指数関数的に拡大するため、従来の試行錯誤や実験計画法（DoE）だけでは探索効率が課題になります。
本アプリケーションでは、組成（連続変数・離散変数の両方）と反応条件を同一の探索空間として扱い、オンライン分析で得られるアウトカムを目的関数としてAIが次に試す「組成＋条件」を提案します。多ライン送液による組成制御や段階添加は、OEM用途で用いられるプログラマブルなマイクロ流体シリンジポンプ（例：SPMポンプ）によって実現されるケースがあります。
- 組成（制御変数）例：試薬濃度比、前駆体配合比、触媒比率、溶媒組成、多成分添加剤割合
- 操作条件例：流量、滞留時間、温度、混合順序、段階添加シーケンス
- 観測（目的関数）例：収率、選択性、不純物比、スペクトル指標、粒径、発光強度、PLQY、粘度
2. 典型アーキテクチャ：組成制御 × オンライン分析 × AI意思決定
自律最適化の中核は、「正確に組成を作る」「結果を定量計測する」「次の組成をAIが決める」という閉ループです。マイクロ流体系では、複数ラインからの高精度送液や自動切替により、組成を連続的・再現的に変化させることが可能になり、AI探索と特に相性が良い構成となります。多方切換が必要なスクリーニングや洗浄・反応切替では、多方切換マイクロ流体ロータリーバルブ（例：RVMシリーズ）のような自動切換バルブが、組成切替やプロセス分岐を支える要素として用いられるケースがあります。
特に、組成最適化や長時間の自律運転では、送液の脈動が分析値や学習データに影響を与えるため、パルスレス送液が重要になります。この点では、マイクロ流体用途に特化したパルスレスポンプ（例：MFPPSシリーズ）のような構成が、分析安定性やAI学習の再現性を支える要素となります。
┌────────────────────────────────────┐
│ AI / 最適化 │
│ ・ベイズ最適化（組成＋条件） │
│ ・多目的最適化（収率×物性×不純物） │
│ ・強化学習（段階添加・順序最適化） │
└────────────────▲───────────────────┘
│
┌────────────────┴───────────────────┐
│ データ取得・前処理 │
│ ・オンライン分析（IR/UV-Vis/MS等） │
│ ・組成ログ（濃度比・配合比） │
└────────────────▲───────────────────┘
│
┌────────────────┴───────────────────┐
│ 制御・オーケストレーション │
│ ・多ライン送液・自動切替 │
│ ・段階添加・洗浄・切替シーケンス │
└────────────────▲───────────────────┘
│
┌────────────────┴───────────────────┐
│ マイクロ流体系コンポーネント │
│ ・高精度ポンプ（組成再現性） │
│ ・多方切換バルブ（組成・工程切替） │
│ ・パルスレス送液（分析安定性） │
└────────────────────────────────────┘