厌氧消化、堆肥和昆虫养殖等生物处理方法对于管理有机废物至关重要，可以将其转化为有价值的资源，如沼气和有机肥料。然而，由于其固有的复杂性和不稳定性，这些过程经常面临挑战，这可能会影响效率和产品质量。传统的控制策略在解决这些问题方面成效有限。因此，像机器学习(ML)这样的先进方法正在被探索，以增强这些生物治疗的预测、优化和监测，旨在提高整体性能和可持续性。

同济大学的一个研究小组于2024年6月20日在《循环经济》杂志上发表了一篇综述(DOI: 10.1016/j.cec.2024.100088)，探讨了ML在有机废物生物处理中的应用。这篇文章(可在线获得)深入研究了各种ML算法在优化厌氧消化、堆肥和昆虫养殖等过程中的有效性，旨在提高处理效率和产品质量。

本文对机器学习在生物处理过程中的应用进行了深入的评价，重点介绍了人工神经网络、基于树的模型、支持向量机和遗传算法等关键算法。该研究展示了机器学习如何准确预测处理结果、优化工艺参数并实现实时监控，从而显著提高厌氧消化、堆肥和昆虫养殖等过程的效率和稳定性。例如，ML模型已成功用于预测沼气产量，确定堆肥成熟度，优化昆虫养殖的生长条件。此外，该研究还解决了应用机器学习所面临的挑战，包括模型选择、参数调整以及实际工程验证的需要。通过克服这些障碍，机器学习有可能彻底改变生物废物处理，使其更高效、可靠和可持续。

通讯作者Fan博士Lü强调:“ML为提高生物处理过程的效率和稳定性提供了前所未有的机会。通过利用先进的算法，我们可以更好地预测和优化这些复杂的系统，最终为更可持续的废物管理解决方案做出贡献。”

ML在生物处理中的应用对改善废物管理实践具有重大潜力。通过优化流程和确保一致的产品质量，机器学习可以帮助减少对环境的影响并提高资源回收率。未来的研究应侧重于克服当前的挑战，如提高模型的可解释性和进行实际的工程验证，以充分利用机器学习在该领域的潜力。

感谢国家自然科学基金项目(52270138)和上海市科技创新行动计划国际科技合作项目(22230712200)对本文的支持。