Verbundprojekt: Syntheseanlage mit integriertem NMR-, UV-Vis- und IRSpektroskopiemodul und Software zur automatisierten und selbstoptimierenden Durchführung chemischer Synthesen; Teilvorhaben: Bereitstellung der Software zur Kommunikation, maschinellen Lernen, Datenauswertung und Chemometrie

NMRplusX vereint dabei die Expertise von vier Partnern: Nanalysis Corp. (NAN), TROUT GmbH (TRT), Professor Jason Hein - University of British Columbia (UBC) und das Fraunhofer Institut für Mikrotechnik und Mikrosysteme (IMM). Die gemeinsame Expertise wird dabei genutzt, um thermische und photochemische Synthesen sowohl im Batch-Modus als auch im kontinuierlich-betriebenen Modus zu entwickeln, wobei die über das integrierte Spektroskopiemodul gewonnenen Reaktions- und Prozessdaten, prozessiert und mit einer Software für maschinelles Lernen analysiert werden, um eine automatisierte und intelligente Kontrolle über die Syntheseanlage zu erlangen. Als Beispielreaktion wird die Stilben-Synthese nach Wittig, Horner-Wadsworth-Emmons oder Heck durchgeführt. Stilbene wurden ausgewählt, da sie ein perfektes System sind für die Analyse mit unterschiedlichen spektroskopischen Methoden: 31P NMR für Phosphine, Phosphonsäureester oder Phosphin-Liganden; 1H NMR und IR für Aldehyd- und Vinylgruppen bzw. E/Z-Isomerie; UV-Vis für p-Konjugation und E/Z-Isomerie. Sobald die Syntheseprozesse vollständig verstanden sind und im batch-Modus bzw. kontinuierlich betrieben werden können, soll die Synthese per intelligenter Softwaresteuerung mit Elementen des maschinellen Lernens kontrolliert und durchgeführt werden. Die Stilben-Synthese soll hier auf Basis der spektroskopischen Daten durch die systematische Änderung der Prozessparameter optimiert werden. Zu diesem Zweck müssen die spektroskopischen Daten hinsichtlich aller quantitativen Information zu dem Produkt und aller anderer Komponenten untersucht und per maschinelles Lernen zielführende Entscheidungen zur Syntheseoptimierung getroffen werden.