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本文聚焦超声辅助提取（UAE）技术，探讨其在植物活性成分提取中的应用。机器学习（ML）和深度学习（DL）可应对 UAE 面临的挑战，如加速溶剂筛选、优化提取过程等。文章还分析了现存挑战与未来展望，值得相关领域研究者阅读。
引言
植物作为可再生资源，富含多种生物活性成分，像蛋白质、多糖以及部分植物次生代谢物，在制药、保健品、化妆品等领域应用广泛。然而，植物细胞壁由木质素、纤维素和半纤维素构成，结构复杂，传统提取方法效率低、条件苛刻。新型绿色溶剂（如离子液体、低共熔溶剂、表面活性剂等）因能突破细胞壁屏障，逐渐取代传统有机溶剂，配合物理场强化技术（如超声辅助提取技术，UAE），可提升提取效率。
在 UAE 过程中，溶剂通过声空化形成瞬态准超临界微区，增强目标成分的溶解和解析能力。声空化产生的极端瞬态温度和压力，使溶剂分子具有类似超临界流体的扩散性和溶剂化能力，同时加速细胞壁分离，促进活性成分释放。尽管 UAE 在植物源活性成分提取上取得进展，但整个提取过程仍面临诸多挑战，如新型溶剂筛选范围广、影响提取结果的因素多等，因此，植物活性成分提取急需向智能化转型。基于机器学习（ML）和深度学习（DL）开发的智能模型，为植物活性成分的精准高效提取带来新机遇。
新型溶剂
随着生态保护意识增强，新型绿色溶剂成为植物活性成分提取领域的研究热点。生物表面活性剂、离子液体（ILs）、低共熔溶剂（DESs）等新型溶剂，凭借高提取效率、稳定化学性质和可回收性等优势，受到广泛研究。生物表面活性剂通常是单组分两亲分子，在提取过程中发挥独特作用。这些新型溶剂为优化植物活性成分提取工艺提供了更多选择。
机器学习和深度学习
机器学习（ML）是让计算机通过数据和算法自主学习和提升的技术，主要包括监督学习和无监督学习，通常采用浅层模型，需要进行明确的特征工程，将原始数据转化为可解释的输入，其基本流程涵盖数据收集、预处理、特征提取、模型训练和评估。深度学习（DL）则是基于神经网络的机器学习分支，能自动从大量数据中学习复杂特征表示，无需过多人工特征工程，具有强大的特征学习和模式识别能力。
ML 和 DL 在超声辅助提取中的应用
ML 和 DL 在植物活性成分提取领域有诸多潜在应用，贯穿提取的各个阶段。在提取前，可加速活性成分的发现，预测不同溶剂对特定活性成分的提取性能，辅助新型溶剂筛选，提高筛选效率和准确性；提取过程中，能综合考虑多种因素，如温度、时间、超声功率等，优化提取工艺，提升提取效率和产率，尤其适用于复杂体系的提取；提取后，有助于深入理解潜在的提取机制，分析处理复杂的表征数据，为研究人员提供技术支持和决策依据。
挑战和未来展望
人工智能技术的发展推动 UAE 向数字化集成生态系统转变，智能模型的多模态集成虽对工艺优化、实时监测和自适应控制具有变革潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。智能模型的可解释性和通用性有待加强，目前许多模型结构复杂，难以解释其决策过程和原理，限制了在对安全性和可靠性要求较高领域的应用；不同研究中的数据集在数据采集、处理和标注等方面缺乏统一标准，影响模型的泛化能力和可比性；将实验室研究成果转化为大规模工业生产时，面临设备规模放大、成本控制等问题，现有智能模型在工业环境中的适应性和扩展性不足。
未来，开发超声相关技术的通用预测框架是重要方向，通过整合多源数据，构建更通用、更具解释性的模型，可提升对超声辅助提取过程的预测和控制能力。同时，促进人工智能、计算化学和可持续工程的跨学科融合，将推动植物活性成分提取向数字化、生态高效和智能化系统转型，契合工业 5.0 的发展目标。
结论
超声辅助新型溶剂提取技术凭借高效、快速、低温、节能、环保等协同机制，在植物生物活性化合物提取方面展现出巨大潜力。然而，在实现高效提取的道路上仍存在诸多挑战，如植物基质结构复杂、溶剂配方组合多样、提取机制理解不全面以及设备安全等问题。机器学习和深度学习为解决这些问题提供了有效途径，尽管目前面临一些挑战，但随着技术发展和跨学科融合，有望实现植物活性成分提取的智能化转型，推动相关产业的可持续发展。
