人工智能驱动的可持续环境基础研究系统OA北大核心CSTPCD

近年来,复合环境问题多发,应用传统研究方法难以灵活快速响应新型环境挑战。人工智能(AI)技术的快速发展为可持续环境基础研究提供了新思路。本文首先提出了复杂变化的环境物质系统的关键信息近似方法和系统方程,基于此提出了稳态及动态环境物质系统的机器学习框架。文章深入探讨了人工智能在分子性能预测、材料设计、蛋白质合成等基础学科领域的应用,并阐述了这些技术在新污染物预测、环境功能材料设计、活性污泥菌群优化等环境研究领域的迁移应用。基于此,详细介绍了人工智能在水处理工艺优化和机理研究中的应用,展示其解决环境问题的应用潜力,并提出了环境系统多组分信息融合策略。然而,要实现人工智能技术在环境领域的广泛应用,仍需克服系统关键描述信息构建难、数据匮乏和多组分信息融合技术的优化等挑战。