类型b

作者及机构
本文由Simha Sridharan（英国利兹大学食品科学与营养学院）、Tom Bailey（利兹大学及英国国家替代蛋白创新中心NAPIC）、Agnese Marcato与Elena Simone（意大利都灵理工大学应用科学与技术系）以及Nicholas Watson（通讯作者，利兹大学）合作完成，发表于《Current Opinion in Colloid & Interface Science》2025年第80卷。

主题
论文聚焦人工智能（AI）与机器学习（ML）在胶体与界面科学中的变革性应用，系统梳理了当前研究进展、挑战与未来方向，涵盖物理性质预测、图像分析、工艺设计及形态与相行为预测四大主题。

主要观点与论据

1. 基础物理性质预测的AI突破
   AI模型显著提升了胶体体系关键性质的预测精度，如界面张力（interfacial tension）、临界胶束浓度（critical micelle concentration, CMC）及泡沫稳定性。例如，神经网络在界面张力预测中优于传统时间延迟模型（RMSE降低20%）；强化学习（reinforcement learning, RL）结合图神经网络（graph neural networks, GNNs）实现了定制化表面活性剂分子设计。支持性证据包括：

   • 文献[7]显示，神经网络对玉米醇溶蛋白胶体颗粒降低界面张力的预测误差（RRMSE）仅为传统模型的50%。
     
   • 文献[18]通过生成式AI（generative AI）双向映射分子结构与性质，成功设计出新型表面活性剂，并通过实验验证了其CMC预测准确性。
     

2. 图像分析驱动的自动化表征
   ML技术实现了胶体微观结构的自动化表征与实时质量控制。卷积神经网络（convolutional neural networks, CNNs）对乳液图像的分类准确率达95%，优于传统主成分判别分析（文献[29]）。典型案例包括：

   • 文献[27]结合CLSM（共聚焦激光扫描显微镜）图像与ML算法，高通量预测乳粉中水分扩散系数，误差%。
     
   • 文献[35]通过深度学习量化Pickering乳液液滴分布，建立微观结构与宏观稳定性的关联模型。
     

3. 工艺设计与优化的AI赋能
   AI通过数字孪生（digital twins）和闭环优化提升工艺效率。例如：

   • 文献[42]采用随机森林（random forest）预测壳聚糖纳米颗粒的粒径与多分散指数，优化连续生产工艺，使实验次数减少70%。
     
   • 文献[43]将ML模型用于微滤乳化液临界通量预测，缩短膜性能评估时间至传统方法的1/10。
     核心挑战在于数据集碎片化，如文献[47]指出，现有研究多依赖非公开数据，制约模型复现性。
     

4. 形态与相行为的预测革新
   AI加速了复杂相图的绘制与形态演化预测。文献[62]通过随机森林分类器将多组分软物质相图的实验测绘工作量减少60%；文献[64]开发机器学习势函数（machine-learned potentials），将纳米团簇动力学模拟尺度扩大至百万原子级别。关键进展包括：

   • 主动学习（active learning）与贝叶斯优化（Bayesian optimisation）结合，自主筛选实验条件（文献[63]）。
     
   • 物理信息神经网络（physics-informed neural networks, PINNs）提升乳液剪切黏度预测的外推能力（文献[70]）。
     

未来方向与挑战
论文提出三大发展方向：
1. 实验数据库标准化：借鉴材料科学领域的Materials Project（文献[71]），构建胶体科学专用数据库。
2. 混合建模（hybrid modelling）：融合物理定律与数据驱动方法，如文献[76]在湍流模拟中嵌入Navier-Stokes方程约束。
3. 自主化AI工作流：利用大语言模型（large language models, LLMs）实现文献挖掘与实验优化自动化（文献[79]）。

论文价值
本文为胶体与界面科学提供了AI应用的全局视角，其核心贡献在于：
- 系统性总结AI在四大研究方向的技术路径与实证案例；
- 指出数据碎片化、模型可解释性不足等关键瓶颈；
- 提出“数据富集（data-rich）、物理信息（physics-informed）、自主化（autonomous）”的未来研究范式，为材料设计与工艺开发提供方法论指导。