AI科技助攻！打造高效濾膜，守護飲用水安全

未來，你的飲用水或許能完全擺脫有毒的「永久化學物質」——PFAS（全氟烷基物質）。這些化學物質廣泛存在於化妝品、不沾鍋、牙線、電池和食品包裝等日常用品中。PFAS不僅滲透到土壤、水源、食物和空氣中，更能在環境中存留數千年。一旦進入人體，PFAS可長期累積，抑制免疫系統並增加罹癌風險。

喬治亞理工學院的研究團隊正運用尖端機器學習（ML）模型，帶領一項跨校合作計畫，目標是設計出能高效去除飲用水中PFAS的濾膜。研究主持人Yongsheng Chen教授指出：「全美50州超過2億人的飲用水受到PFAS汙染，其中1,400個社羣的汙染程度已超出健康專家的安全標準。」

傳統的水處理方式對PFAS束手無策，甚至可能產生有害副產品。Chen教授強調：「解決一個問題卻引發另一個問題。」他過去曾將ML和人工智慧應用於精準農業，監測植物營養狀況，如今也主張以創新方法處理PFAS去除問題。他的團隊首先將PFAS從水流中分離，關鍵在於找到合適的濾膜材料來隔離這些化學物質。

這項研究結合了威斯康辛大學麥迪遜分校的分子模擬驗證，以及亞利桑那州立大學的資料訓練。ASU環境工程副教授Tiezheng Tong表示：「將機器學習應用於濾膜分離技術，是環境工程領域的一大突破。」ML模型大幅加速了濾膜發現過程，例如一位博士生原本花了兩年時間才找到一種有潛力的濾膜，如今透過ML模型，團隊在幾個月內就找到了八種候選濾膜，效率提升10至20倍。

UWM機械工程副教授Ying Li解釋：「我們的分子動力學模擬顯示，靜電相互作用、尺寸排除和脫水作用在PFAS分子透過聚醯胺濾膜的過程中扮演關鍵角色。」這些計算結果與ML預測相符，為PFAS去除效率提供了重要的分子層面洞察。

這項研究不僅有助於解決PFAS汙染問題，還能造福農業產業。目前，汙水處理廠產生的生物固體被加工成肥料，提供農民更便宜的替代方案。然而，受PFAS汙染的肥料已導致大量土地和牲畜受到影響。美國農業部希望，有效的濾膜技術能幫助美國重新利用這一重要資源。

Chen教授表示：「合成出能去除PFAS的智慧濾膜，還能讓我們從市政汙水處理廠回收肥料。這樣的濾膜可以幫助我們去除不需要的物質，保留有用的資源，讓水資源得以用於灌溉或其他用途。」消除肥料中的PFAS也有助於平衡城鄉之間的食物和水資源需求，因為80%的需求集中在城市地區。

研究團隊將持續最佳化模型並增加資料，以提升其訓練效果。Chen教授也將在實驗室中合成濾膜，進一步測試模型對PFAS去除的預測能力。他強調：「目前我們已能去除長鏈PFAS，但短鏈PFAS仍然存在。如果我們能更深入瞭解其機制，就能設計出更好的濾膜材料，徹底去除所有PFAS。這將是革命性的突破。」

這項研究不僅為解決PFAS汙染問題帶來曙光，更為實現迴圈經濟、資源永續利用的目標邁出重要一步。Chen教授總結道：「我們的目標是建立一個材料永不浪費、自然得以再生的迴圈經濟體系。」