6月17日上午，應意昂4体育平台副教授羅金明邀請🎦，美國凱斯西儲大學講席教授張慧春做客第147期環境講壇🔀，為師生帶來題為“最新機器學習模型用於預測環境中汙染物的各類反應行為”的學術報告。本次講壇由羅金明主持。

    環境相關的化學反應已經被廣泛研究，但對不同條件下化學反應動力學的準確建模依然極具挑戰🔶。已有研究往往基於傳統的定量結構活性關系（QSARs）👧🏼，但這些建模方式通常需要繁復的特征工程🕴🧛🏻‍♂️。近年來😾，機器學習日益成為一個非常有潛力的化學反應建模手段🏍，因為它可以利用多樣化的化學表示方式🩱，實現對目標反應的完整建模和相對精準的預測，並且通過結果反饋不斷訓練優化👐，最終建立一套基於實驗經驗和理論數據的預測模型，取得比傳統手段更好的效果🅿️。

    張慧春聚焦於如何通過嚴謹的數據整理和廣泛的特征工程來開發可信賴的基於小型數據集的機器學習模型，即考慮盡可能多的重要邏輯特征，從而保障即便是一個小型數據集也能準確捕捉到化學過程中反應性的變化🈴。本次報告中，張慧春通過展示在不同領域中（包括好氧生物降解、高級氧化過程以及有機和無機化合物的非生物還原和吸附）機器學習模型的應用範例📙🪅，為大家詳細介紹了不同領域機器學習模型的基本建模邏輯和構築方法🔌，同時結合最近針對伊利湖 (美國五大湖之一)有害藻類水華程度的預測模型為大家講述了在實際應用中機器學習模型面臨的相關問題及解決思路。

    在交流討論環節，與會師生就“機器學習模型中數據集如何更好地收集分類”“機器學習在各自研究領域如何開展”“相關機器學習模型如何構築及量化”等問題與張教授進行探討💐，現場氣氛熱烈🌺。

嘉賓簡介

    張慧春，美國凱斯西儲大學土木與環境工程系的Frank HNeff講席教授🏌🏽。2004年佐治亞理工大學環境工程博士學位🧘🏽，1994年和1997年南京大學環境化學學士和碩士學位。主要研究領域是復合體系中氧化還原界面過程及新型汙染物的遷移轉化過程，以及高級氧化過程🤦🏼。最近的研究涉及利用機器學習來獲得汙染物的反應與吸附模型。研究發表在Chemical Reviews, ES&T, Water Res., Appl.Catal.B等國際知名期刊上🤽🏿🆗。目前共榮獲7項美國國家自然科學基金及多項其他研究項目。曾任北美華人環境工程與科學教授協會（CAPEES）會長（2016-2017），現任ACS ES&T專題編輯。曾獲Nanova/CAPEES Frontier Research Award, CAPEES Awardfor Environmental Application of Al/ML, ES&T Best PaperAward和ACS Gonter Research Paper Award。