综述：人工智能与纳米技术融合构建韧性未来的全面概述

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）与纳米技术（Nano）的协同效应，重点探讨机器学习（ML）、神经网络（NN）和数据驱动模型如何优化纳米颗粒（NPs）合成、预测分子相互作用并提升纳米系统性能，涵盖医疗（如靶向给药、智能诊断）、环境修复及可持续能源等领域的应用，同时剖析数据稀缺、模型可解释性等挑战。

　　

Abstract
纳米技术已革新医疗、材料科学和环境工程等领域，但纳米结构的复杂性亟需人工智能（AI）提供先进分析工具。本文综述AI如何通过机器学习（ML）、神经网络（NN）等加速纳米材料设计、优化药物递送并提升环境修复效率，同时探讨数据稀缺与伦理问题等挑战。

Introduction
AI与纳米技术的融合正引发技术革命。纳米技术操控1–100 nm尺度的材料，赋予其独特的电学、热学和表面特性，而AI擅长从海量数据中挖掘规律，二者互补优势显著。例如，AI可预测纳米材料在多变环境中的行为，解决传统实验耗时、难以规模化等问题。

Artificial Intelligence (AI)
AI定义为模拟人类智能执行任务的机器系统，其核心在于实现感知、学习和推理能力。在纳米领域，AI通过算法（如深度学习DL）解析复杂纳米结构数据，显著提升材料模拟效率。

Nanotechnology
纳米技术通过操控原子/分子制造功能材料，分类包括零维量子点、一维纳米管等。这些材料在靶向药物递送和污染物吸附中表现卓越，但精准控制合成仍是难点。

Integration of Nanotech and AI
AI通过分析实验数据优化纳米颗粒合成参数，例如预测金纳米颗粒（Au NPs）的尺寸分布。在医疗领域，AI驱动的纳米传感器可实时监测肿瘤标志物，精度达皮摩尔级。

Application

• 医疗：AI模型设计脂质体包裹化疗药物，靶向效率提升40%；
• 环境：纳米吸附剂结合AI预测污染物降解路径，清除率超90%；
• 能源：神经网络优化钙钛矿太阳能电池纳米结构，转换效率突破25%。

Nanorobotics and AI algorithms
纳米机器人搭载AI算法可在血管内自主导航，ML模型训练其避障响应时间缩短至毫秒级，为脑机接口（BCI）开发铺路。

Challenges
数据隐私、算法偏见和纳米毒性评估是核心难题。例如，AI模型需千级样本训练，但纳米毒性实验数据不足百组。

Conclusion
AI与纳米技术融合开创了跨学科创新范式，未来需加强数据共享和伦理框架构建，以释放其在精准医疗和碳中和等领域的潜力。

Credit
SRM理工学院团队通过多学科协作完成本综述，未声明利益冲突。