6月17日上午，应bat365中文官方网站副教授罗金明邀请，美国凯斯西储大学讲席教授张慧春做客第147期环境讲坛，为师生带来题为“最新机器学习模型用于预测环境中污染物的各类反应行为”的学术报告。本次讲坛由罗金明主持。

    环境相关的化学反应已经被广泛研究，但对不同条件下化学反应动力学的准确建模依然极具挑战。已有研究往往基于传统的定量结构活性关系（QSARs），但这些建模方式通常需要繁复的特征工程。近年来，机器学习日益成为一个非常有潜力的化学反应建模手段，因为它可以利用多样化的化学表示方式，实现对目标反应的完整建模和相对精准的预测，并且通过结果反馈不断训练优化，最终建立一套基于实验经验和理论数据的预测模型，取得比传统手段更好的效果。

    张慧春聚焦于如何通过严谨的数据整理和广泛的特征工程来开发可信赖的基于小型数据集的机器学习模型，即考虑尽可能多的重要逻辑特征，从而保障即便是一个小型数据集也能准确捕捉到化学过程中反应性的变化。本次报告中，张慧春通过展示在不同领域中（包括好氧生物降解、高级氧化过程以及有机和无机化合物的非生物还原和吸附）机器学习模型的应用范例，为大家详细介绍了不同领域机器学习模型的基本建模逻辑和构筑方法，同时结合最近针对伊利湖 (美国五大湖之一)有害藻类水华程度的预测模型为大家讲述了在实际应用中机器学习模型面临的相关问题及解决思路。

    在交流讨论环节，与会师生就“机器学习模型中数据集如何更好地收集分类”“机器学习在各自研究领域如何开展”“相关机器学习模型如何构筑及量化”等问题与张教授进行探讨，现场气氛热烈。

嘉宾简介

    张慧春，美国凯斯西储大学土木与环境工程系的Frank HNeff讲席教授。2004年佐治亚理工大学环境工程博士学位，1994年和1997年南京大学环境化学学士和硕士学位。主要研究领域是复合体系中氧化还原界面过程及新型污染物的迁移转化过程，以及高级氧化过程。最近的研究涉及利用机器学习来获得污染物的反应与吸附模型。研究发表在Chemical Reviews, ES&T, Water Res., Appl.Catal.B等国际知名期刊上。目前共荣获7项美国国家自然科学基金及多项其他研究项目。曾任北美华人环境工程与科学教授协会（CAPEES）会长（2016-2017），现任ACS ES&T专题编辑。曾获Nanova/CAPEES Frontier Research Award, CAPEES Awardfor Environmental Application of Al/ML, ES&T Best PaperAward和ACS Gonter Research Paper Award。