Advancements and Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning in Material Science and Membrane Technology: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Membrane technologies play a vital role in sustainable development due to their efficiency in separation, purification, and chemical processing applications. However, the discovery and optimization of new membrane materials remain largely reliant on trial-and-error experimentation, limiting the pace of innovation. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly being applied to overcome these limitations by enabling data-driven insights, predictive modeling, and rapid material design. These computational approaches have shown significant promise in accelerating membrane fabrication, improving process simulation, detecting and mitigating fouling, and enhancing membrane characterization. This review provides a comprehensive overview of the recent advancements in the integration of AI and ML within membrane and material science. Fundamental AI and ML concepts relevant to membrane science are discussed, together with their applications in membrane fabrication, performance prediction, process modeling, fouling control, and membrane design. Challenges related to data quality, model interpretability, and the integration of domain-specific knowledge are also highlighted, along with potential future research directions. Compared with conventional empirical approaches, the advantages of AI and ML in handling complex, multivariate datasets and accelerating innovation are demonstrated. Overall, this review underscores the transformative potential of AI and ML in developing next-generation membranes with improved efficiency, selectivity, and sustainability across various industrial applications. Although several reviews have explored ML applications in membrane processes, comprehensive integration across material design, fabrication, fouling control, optimization, and process modeling remains limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».