浙工大潘响亮团队: 机器学习推动天然有机质超分子自组装环境化学研究

本文综述了机器学习（ML）在天然有机质（NOM）超分子自组装研究中的应用。NOM广泛存在于水体、沉积物和生物体中，其纳米超分子自组装对污染物的迁移转化和生态效应具有重要影响。由于NOM超分子自组装结构的复杂性和环境条件的多变性，传统实验方法难以全面解析其自组装机制。ML作为一种强大的数据分析工具，能够快速处理海量数据，揭示隐藏在复杂环境中的超分子自组装规律。文章提出了基于ML、实验和理论化学计算相结合的研究框架，旨在通过ML全面、高效地理解NOM超分子自组装机制及其环境地球化学行为。文章还强调了ML在处理多尺度、多模态数据方面的优势，并讨论了ML在解析NOM超分子自组装对污染物迁移转化、污染物生物有效性和地球元素转化中的必要性和挑战。