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.
Заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенёв
- Работа проводится при поддержке гранта Минобрнауки РФ для международных научных групп, — говорит заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенёв. — Целью нашего проекта является создание новых подходов для анализа газов в атмосфере с помощью оптических методов и технологий искусственного интеллекта.
Работа над приложением началась с решения практической задачи для французской промышленности. Учёные 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 учёные 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 Кистенёв. — 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.
Добавим, что оптические методы анализа всё чаще применяются в самых разных областях, в частности, открывают большие возможности для быстрой диагностики заболеваний. Так, учёные ТГУ в рамках проекта, поддержанного мегагрантом правительства РФ, используют данные инструменты и технологии ИИ для создания новых методов неинвазивной диагностики вирусных и бактериальных респираторных инфекций, которые сократят время анализа с нескольких дней до нескольких минут.
