Источник фото: Tomsk.ru
Актуальное

Томские ученые научили искусственный интеллект автоматически анализировать загрязнители воздуха

09:31 / 25.01.23
1523

Новый IT-продукт способен распознавать широкий спектр химических соединений, вредных для здоровья человека

Мы в социальных сетях:

Сотрудники Томского государственного университета вместе с коллегами из Университета прибрежного опалового побережья (Франция) создали приложение для автоматизированного анализа загрязняющих веществ в воздухе. В качестве главных инструментов исследователи использовали технологии искусственного интеллекта и методов терагерцовой спектроскопии. Новый IT-продукт способен распознавать широкий спектр химических соединений, вредных для здоровья человека, сообщает пресс-служба ТГУ. 

«Целью нашего проекта является создание новых подходов для анализа газов в атмосфере с помощью оптических методов и технологий искусственного интеллекта», – говорит заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенев. 

Работа над приложением началась с решения практической задачи для французской промышленности. Ученые из Университета прибрежного опалового побережья реализуют проект по мониторингу состояния воздуха возле центра рекуперации города Дюнкерк. При этом возникла проблема с определением концентрации загрязняющих молекулярных компонент, в частности, диоксида серы.

Для технического решения задачи ученые лаборатории молекулярного лазерного имиджинга Томского госуниверситета создали программное обеспечение. Его основой является нейросеть, которую с помощью машинного обучения научили распознавать молекулы химических соединений, загрязняющих атмосферу. Инструментом для распознавания летучих компонентов выступают методы терагерцовой спектроскопии высокого разрешения.

«Наши французские коллеги из лаборатории химии атмосферы университета Дюнкерка являются большими специалистами в области оптических методов анализа и имеют большой опыт их применения – говорит Юрий Кистенев. – Нашей сильной стороной является создание нейросетей и их машинное обучение. В этом проекте нам удалось объединить сильные стороны обеих команд и создать продукт, способный с помощью универсальных алгоритмов автоматически анализировать любой набор таргетных молекул. Приложение может быть использовано на любом промышленном предприятии для контроля качества воздуха и анализа концентрации веществ, вредных для человека».