凯米拉联合CuspAI用生成式AI设计PFAS吸附新材料

全球可持续工业水处理解决方案凯米拉公司（Kemira Oyj），与专注于人工智能材料科学的先锋企业CuspAI近日宣布达成合作，利用生成式人工智能技术，专门针对饮用水及工艺水中痕量全氟和多基物质（PFAS）的提取，设计出全新的吸附材料。这一突破性进展不仅验证了AI在复杂化学分子设计中的巨大潜力，更为解决全球性的“污染物”难题提供了极具工业落地前景的新路径。

六个月内完成万亿级结构筛选

该合作项目仅耗时六个月便取得了阶段性成果，这是首个将生成式人工智能应用于PFAS污染治理材料从头设计的商业案例。传统材料研发周期漫长且成本高昂，而此次合作通过AI算法，探索了约300万亿种潜在分子结构空间，并成功生成了超过5,000种新型材料设计方案。这些方案均附带详细的性能数据，专门针对三种优先处理的PFAS分子：GenX、PFBS和PFOS。

经过初步筛选，团队Zui终确定了约20种Zui具潜力的候选材料，目前这些材料已进入深入开发和测试阶段。与以往仅利用AI进行现有材料库的“筛选”不同，此次合作采用了“生成式”方法，即从零开始构建完全符合工业性能标准的全新结构。这种从无到有的设计能力，结合如此庞大的搜索规模和极短的开发周期，在行业历史上尚属首次。

应对严苛法规与现有技术瓶颈

PFAS因其极强的环境持久性和生物累积性，被广泛称为“污染物”。自20世纪40年代以来，这类合成化学物质广泛应用于各个工业领域。随着全球环保意识的提升，针对PFAS的监管日益严格。例如，美国环境保护署（EPA）在2024年宣布将饮用水中特定PFAS的Zui大污染物限值设定为纳克/升级别；欧盟也更新了饮用水指令，对PFAS含量提出了更严苛的要求。

目前，行业内的标准脱除技术是颗粒活性炭（GAC）。凯米拉公司本身已在活性炭再生市场占据重要地位，但为了寻求更具选择性、更可持续且成本效益更高的替代方案，公司启动了此次与CuspAI的合作。凯米拉为项目设定了明确的技术指标：新材料必须能在低于十亿分之一浓度的水中，稳定地提取特定PFAS分子；同时，其化学性质需在水环境中保持稳定，具备环境友好性、可合成性及商业可行性。

金属有机框架（MOF）展现巨大潜力

在此次合作中，CuspAI的平台重点设计了新型金属有机框架（MOF）。MOF是一类具有纳米孔隙的结晶材料，其结构和化学性质可以被调整，以适配特定的过滤和吸附应用。鉴于MOF的设计空间极其庞大，包含数百万亿种可能的候选结构，传统的实验试错法几乎无法胜任，必须依赖AI的高效导航能力。

除了筛选出高性能的MOF材料外，该项目还发现了一些新的功能基团化学性质，这些发现有望拓展至更广泛的吸附产品开发中。目前，该计划已进入测试与开发阶段，同时双方也在规划基于同一合作伙伴关系框架下的其他材料类别项目。这一合作不仅展示了生成式AI在加速新材料研发方面的颠覆性力量，也为全球水处理行业应对日益严峻的PFAS污染挑战提供了强有力的技术支撑。