综述：人工智能赋能水凝胶：创新与应用

《Journal of Materials Chemistry B》：Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications

本综述系统阐述了人工智能（AI）技术在智能水凝胶材料研究中的革命性作用。文章指出，尽管传统水凝胶在生物相容性和可调性方面优势显著，但其发展受限于低效筛选与表征方法。机器学习（ML）、深度学习（DL）等AI技术的引入，显著提升了水凝胶的设计效率与性能优化，并推动了其在3D打印、组织工程、药物递送、生物传感以及环境检测、伤口愈合等多场景的应用。AI与水凝胶的交叉融合已成为新材料研发的重要趋势。

　　

人工智能技术引领水凝胶材料新变革

由于具备优异的生物相容性和可调性，水凝胶的应用领域已拓展至3D打印、组织工程、药物递送和生物传感等多个前沿方向。然而，传统的水凝胶研究方法面临着筛选效率低下、设计与表征手段不足等瓶颈。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种革命性工具，正为水凝胶研究注入新的活力。机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）等AI技术，驱动水凝胶向着智能化与功能化的方向飞速发展。

AI驱动的水凝胶设计与性能优化创新

在材料设计层面，AI技术通过分析复杂的材料组分与结构参数，能够高效预测水凝胶的力学性能、降解行为及生物活性，从而加速新型水凝胶的理性设计进程。在性能优化方面，AI模型可以对合成条件、交联密度等关键参数进行全局优化，以实现水凝胶在特定应用场景下性能的最大化。这种数据驱动的研究范式，极大地缩短了研发周期，降低了试错成本。

多场景应用拓展智能水凝胶疆界

智能水凝胶的应用正从实验室走向多元化实际场景。在3D打印领域，AI辅助设计的水凝胶墨水能够精确控制打印结构的精度和稳定性，为构建复杂组织工程支架奠定了基础。在环境检测方面，功能化水凝胶结合AI数据分析，可实现对环境污染物的高灵敏、实时监测。在生物医学领域，智能水凝胶在伤口愈合中的应用尤为突出，其可通过响应伤口微环境（如pH值、酶浓度）实现药物的按需释放，显著提升治疗效果。

挑战与展望：迈向智能材料新时代

尽管AI赋能的水凝胶研究取得了显著进展，但仍面临数据质量、模型可解释性、跨尺度计算等挑战。未来研究需致力于构建高质量标准化数据集，开发更具解释性的AI模型，并促进材料科学、生命科学与信息技术的深度融合。可以预见，AI与水凝胶的交叉融合将继续深化，为开发功能更先进、应用更广泛的新一代智能材料提供强大引擎。