近日，美国史蒂文斯理工学院叶涛副教授团队在《环境科学与技术》期刊发表研究，首次利用人工智能框架高效筛选去除饮用水硝酸盐的新型双金属催化剂。硝酸盐广泛来源于农业化肥与生活污水，长期暴露不仅危及婴幼儿健康，还会引发水体富营养化。传统离子交换法仅转移污染物且产生难处理的废盐水，而钯基催化剂虽能将硝酸盐转化为无害氮气，但易生成铵盐副产物，且金属组合研发长期依赖耗时费力的实验室试错。针对上述瓶颈，研究团队构建AI学习模型，整合过去三十年百余项相关实验数据，精准预测催化剂的活性与选择性关键指标。该模型不仅大幅缩短材料筛选周期，还明确了反应酸碱度等核心影响因子。叶涛指出，此项工作实现了从单一材料开发向高效研发范式的转变，为中西部等农业重灾区的硝酸盐污染治理提供了加速路径。随着农业氮排放持续增加，AI驱动的水处理材料创新将显著提升公共供水安全与生态修复效率。