Ученые Томского госуниверситета разработали эффективный алгоритм для многокомпонентного анализа газовых проб при помощи искусственного интеллекта (ИИ), сообщает пресс-служба вуза.
Исследователи создали глубокую нейросеть, обучили ее на определение десятка компонентов, которые встречаются в атмосфере: это углекислый газ, водяной пар, ряд загрязняющих веществ.
Проверив на практике возможности «обученной» нейросети, ученые добавили еще один критерий, который помогает естественному интеллекту контролировать искусственный и избегать сомнительных результатов.
Использовать разработку ученых ТГУ можно в разных областях, в том числе для решения одной из главных задач, стоящих перед сотрудниками лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ – создания быстрых методов неинвазивной диагностики различных заболеваний. Одним из объектов исследования медицинских физиков является воздух, выдыхаемый пациентами.
Новый подход может значительно улучшить качество экологического мониторинга в зоне промпредприятий и помочь исследователям в изучении природных экосистем, например, для оценки интенсивности выбросов парниковых газов.
