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在我们迈向碳中和社会的过程中，满足对更节能的分离技术的迫切需求对于减少能源消耗和减少环境影响至关重要。人工智能的快速发展及其在分离科学中的有希望的应用提供了新的、令人着迷的可能性。例如，人工智能算法可以预测未来新材料的性质，从而加快吸附剂材料创新的进程。通过分析与流程相关的大量数据集，数据驱动的机器学习可以增强操作以减少能源浪费并提高错误检测能力。最近兴起的生成式预训练 Transformer 模型 (GPT) 促使研究人员基于全面的科学论文、参考资料和知识库构建专门的大规模语言模型 (LLM)。这些模型是促进快速选择合适分离技术的有用工具。在本文中，我们探讨了人工智能在促进可持续分离过程中的作用，包括其实施的简明历史、潜在优势、固有局限性以及未来发展的愿景。
人工智能在可持续分离过程开发中的前景
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