深度学习的思想能给从事环境化学研究的科学家很多思想上的启迪。而这些启迪往往与传统的学科思维方式不同，也可能是孕育创新的重要源泉。简洁地总结出以下几点。

一、数据驱动的建模方法：深度学习是一种基于数据驱动的建模方法，它可以从大量的数据中自动学习到复杂系统的特征和规律，而不需要人为地设定复杂的假设和先验知识。这种方法可以帮助科学家发现复杂环境化学系统中隐藏的模式和结构，提高模型的预测能力和泛化能力。

二、端到端的优化策略：深度学习是一种端到端的优化策略，它可以将复杂环境化学系统的输入和输出直接映射到一个深度神经网络中，通过反向传播算法来优化网络的参数，而不需要人为地设计复杂的特征提取和处理流程。这种策略可以帮助科学家简化复杂环境化学系统的建模过程，提高模型的效率和灵活性。

三、多智能体强化学习的协同机制：深度学习可以与强化学习相结合，形成深度强化学习，它可以让多个智能体在复杂环境化学系统中通过与环境交互来自主地学习和优化自己的行为策略，从而实现协同控制和管理。这种机制可以帮助科学家模拟复杂环境化学系统中多个参与者之间的相互作用和影响，提高系统的稳定性和鲁棒性。