综述：利用机器学习推动气溶胶化学研究的发展：简要综述

《ACS ES&T Air》：Advancing Aerosol Chemistry with Machine Learning: A Short Review

机器学习模型在气溶胶化学研究中的应用进展及挑战，涵盖气溶胶负担、前体物、氧化剂、来源、形成机制和物化性质的预测与分析，探讨当前ML方法的局限性并提出改进方向，为ML与气溶胶化学的交叉研究提供参考。

　　

机器学习（ML）模型已成为推动气溶胶化学研究的强大工具，能够有效分析大规模、高维和非线性数据集。本文综述了ML模型在气溶胶化学应用方面的最新进展，包括对气溶胶负荷、前体物质和氧化剂、来源、形成机制以及物理化学性质的预测。此外，我们还探讨了当前ML方法存在的常见局限性，并提出了改进措施，以增强其在气溶胶化学研究中的未来应用潜力。本文旨在全面理解ML与气溶胶化学交叉领域中的机遇与挑战，为该领域的未来发展铺平道路。