2025年3月26日，王斯坦老师面向大一学生，举办了一场别开生面的“机器学习助力水污染控制”科研分享会，为初入大学的同学们打开了科研创新的新视野。
  王老师在会上介绍了机器学习在水污染控制领域的前沿应用，重点讲解了机器学习驱动MOFs吸附水中重金属性能预测的相关研究。MOFs作为新型吸附材料，其对水中重金属的吸附性能备受关注。通过机器学习算法，能够建立准确的预测模型，快速筛选出对特定重金属具有高效吸附性能的MOFs材料，极大地节省了实验成本与时间。
  在水中数据挖掘方面，王老师指出，水环境包含海量复杂的数据。借助机器学习的数据挖掘技术，研究人员能够从这些数据中发现隐藏的规律，例如污染物的迁移转化模式、不同因素对水质的影响等，为水污染防治策略的制定提供数据支撑。
  此外，王老师详细讲解了吸附剂筛选的机器学习建模过程。这一建模过程整合了材料特性、水环境参数等多方面数据，通过模型训练与优化，实现从众多吸附剂中精准筛选出最佳选项。
  此次科研会对大一学生启发深远。尽管他们刚刚踏入大学校园，知识储备相对有限，但王老师以通俗易懂的方式，将复杂的科研内容深入浅出地讲解出来，激发了同学们对科研的浓厚兴趣。不少同学表示，此次分享会让他们对机器学习和水污染控制领域有了全新认识，也为未来的学习和科研方向提供了启发。