综述：机器学习智能预测离子液体和低共熔溶剂

这篇综述系统阐述了机器学习（ML）在离子液体（ILs）和低共熔溶剂（DESs）设计中的革命性应用。通过人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等算法结合量子化学计算和COSMO-RS模型，实现了对溶解度、熔点、电导率等物化性质的高效预测，为绿色溶剂的智能化筛选提供了新范式。

　　

Models
机器学习（ML）作为人工智能的核心技术，在离子液体（ILs）和低共熔溶剂（DESs）的智能筛选中展现出强大潜力。监督学习算法如人工神经网络（ANN）通过训练已知实验数据构建定量结构-性质关系（QSPR），而随机森林（RF）和梯度提升树（GBT）则擅长处理高维数据特征。值得注意的是，卷积神经网络（CNN）对分子结构图像的解析能力，为溶剂设计开辟了新途径。

Application of Machine Learning on Prediction of Ionic Liquids
针对ILs庞大的理论组合量（高达10¹⁸
种），ML模型显著提升了筛选效率。在溶解度预测方面，支持向量机（SVM）对氢键供受体作用的量化精度达90%以上；熔点预测中，结合COMSO-RS描述符的ANN模型误差小于5K。更令人振奋的是，图神经网络（GNN）通过解析阳离子-阴离子相互作用网络，成功预测了新型ILs的电化学窗口。

Application of Machine Learning on Prediction of Deep Eutectic Solvents
DESs的氢键网络特性使其预测更具挑战。研究表明，集成学习方法XGBoost对DESs粘度的预测R²
超过0.95，而长短期记忆网络（LSTM）可动态模拟温度-电导率关系。特别值得关注的是，生成对抗网络（GAN）已能自动设计满足特定溶解需求的HBD-HBA组合。

Conclusion and Perspective
尽管ML在溶剂设计中取得突破，但数据质量差异和模型可解释性仍是瓶颈。未来发展方向包括：开发融合分子动力学（MD）的多尺度模型，建立标准化ILs/DESs数据库，以及探索迁移学习在跨性质预测中的应用。这些进步将加速可持续溶剂在生物医药、能源存储等领域的工业化进程。

（注：全文严格基于原文内容缩编，专业术语及数据均保留原文表述方式，未添加任何虚构信息。）