Текст уведомления здесь

Российские ученые использовали нейросеть для оценки опасности химических загрязнителей

Степень накопления растворенных в воде загрязнителей в живых тканях удалось предсказать, используя искусственный интеллект.
Добавить в закладки
Комментарии

Влияние многих веществ-загрязнителей на природу и здоровье человека зависит от их накопления в организме. Теоретически оценить этот процесс крайне сложно, однако ученые из Сколтеха совместно с европейскими коллегами успешно использовали для этого нейронные сети. О своей работе они рассказывают в статье, опубликованной в Journal of Physics: Condensed Matter.

Многие химические вещества-загрязнители, присутствующие в окружающей среде в не слишком больших количествах, способны накапливаться в живых организмах, нанося им вред. Накопление соединений, растворенных в воде, называется биоконцентрацией. Для численной оценки этого процесса используется показатель фактора биоконцентрации (BCF) — отношения концентрации вещества в воде окружающей среды и в тканях организма. Надежнее всего BCF устанавливается на основе эмпирических данных, хотя существуют и теоретические подходы к его оценке.

Упрощенные модели рассматривают процесс биоконцентрации как установление баланса между растворами окружающей среды и организма, разделенными частично проницаемым барьером. Однако если необходимо добиться достаточной точности вычислений, необходимо учитывать действие огромного числа факторов, включая биологические, поэтому математические предсказания BCF остаются исключительно сложной задачей. Профессору Сколковского института науки и технологий (Сколтеха) Максиму Федорову и его коллегам из Эстонии и Великобритании удалось упростить этот процесс, подключив к расчетам фактора биоконцентрации нейронные сети.

Предложенный учеными метод реализуется в два этапа. На первом проводится 3D-моделирование пространственного распределения молекул растворителя (воды) в объеме, непосредственно окружающем исследуемое вещество. Авторы разработали метод превращения этой карты электронной плотности в цифровой «образ» вещества. Его на втором этапе передавали сверхточной нейронной сети, архитектура которой сходна с теми нейросетями, которые успешно используются для распознавания конкретных образов на картинках и фотографиях.

«В перспективе наши разработки позволят прогнозировать свойства различных экзотических молекул и принципиально новых соединений, для которых существующие методы поиска соотношений структура-свойство неприменимы», — цитирует одного из авторов работы пресс-релиз Сколтеха, поступивший в редакцию «Чердака».

Добавить в закладки
Комментарии
Вам понравилась публикация?
Расскажите, что вы думаете, и мы подберем подходящие материалы