淡水匮乏已经成为全球可持续发展的一个突出瓶颈，所有国家都在分享这个严重的现实。目前，寻找高性能的二维（2D）海水淡化膜仍然是一个巨大的挑战，而涉及密度函数理论-机器学习（DFT-ML）框架的高通量筛选被认为是解决这一难题的重要途径。在这里，通过粒子群算法广泛选择具有理想的盐离子保留、水通量、机械性能和使用寿命的海水淡化膜；随后，通过多种模拟技术对筛选出的典型结构进行了详尽的验证。DFT和ML的结果显示，新的二维海水淡化膜可以通过能量密度（8.4-8.8 eV/atom）、吸附能（<-0.5 eV）和机械性能参数（C(θ)>32 GPa, v(θ)>0.25）巧妙地被挑出来。为了验证这一假设，通过第一原理和分子动力学详细研究了一种新型二维海水淡化膜（命名为Kust-II），发现Kust-II具有良好的机械、热力学和动力学稳定性。正如预期的那样，Kust-II表现出100%的脱盐效率，因为它有足够的Na+吸附位点，灵活的电子结构，出色的选择性和令人满意的水流量。通过精心的筛选，我们还意外地发现Kust-II的机械性能是可以接受的，它甚至具有有利于回收利用的自清洁功能，表明筛选策略达到了预期的目标。该研究为海水淡化膜的有效筛选和设计引入了创新思路，有望为海水淡化技术的推广带来重大机遇。