韦斯，南京大学环境学院教授。主要研究方向为新污染物分析技术、质谱大数据和暴露组学等，构建了新污染物的高分辨数据库和相应的非靶向策略程序集，实现了新污染物的智能化快速识别，相关成果发表在Nature Machine Intelligence、Nature Communications、Science Advances、Environmental Science & Technology等杂志上，并获得环境保护科学技术二等奖一项。
报告将围绕新污染物识别所面临的关键问题与挑战，系统介绍如何融合高分辨质谱、人工智能与网络分析等前沿技术，构建创新的非靶向分析方法体系。重点包括:开发AI驱动的高通量识别方法，显著提升污染物识别的准确率与效率;建立双层网络分析策略，实现全氟化合物等复杂污染物的精准筛查与鉴定:并构建覆盖数万种化合物的大规模质谱数据库，为方法提供数据支撑。 该体系已成功应用于全氟化合物全球追踪、污染溯源与应急响应等实际场景，为环境风险评估与管控决策提供科学依据。未来研究将致力于发展人机交互的智能分析系统，推动环境分析化学向精准化、自动化方向发展。
