近日，环境学院王素华团队的研究成果“Machine Learning Algorithms for Intelligent Decision Recognition and Quantification of Cr(III) in Chromium Speciation”在《Analytical Chemistry》正式发表（DOI：acs.analchem.3c04878），这是我校首次以第一完成单位在该期刊发表论文，同时也是该团队今年在机器学习+环境分析领域连续发表的第四篇高质量研究论文。余龙为四篇论文的第一作者或通讯作者，王素华为通讯作者。

AI赋能专业建设是学校高质量发展的重要契机，在学校全面开展“AI+专业”建设行动计划下，把AI有机融入专业建设、学科建设与人才培养是目前研究前沿和发展趋势，这些研究得到国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金和学校的资助。

论文截图

复杂背景下污染物检测数据的准确和快速解析判别一直是环境分析与检测领域的挑战。同时，随着分析表征技术的不断发展，环境检测数据也呈现爆炸式增长，进一步使高维度数据集的分析变得复杂且繁琐。该研究探索了人工智能机器学习对这些环境数据的处理和分析算法，构建了对复杂数据的降维模型，提取归纳具有统计显著性指纹信息，实现了对复杂环境中污染物含量、形态等的快速准确预测。

《Analytical Chemistry》创刊于1929年，是由美国化学会主办的专业学术期刊，目前是分析化学领域最有影响力和引用率最高的期刊，也是传统自然指数（Nature Index）期刊之一。

（文/图 环境学院）

撰稿：余龙    审稿：李宗宝    初审：蔡雯姬    签发：张海明