Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В Пермском Политехе нашли способ выявления микропластика в природе
По данным Государственного доклада за 2022 год, объемы твердых коммунальных отходов (ТКО) в России составили почти 46 миллионов тонн, из них пять миллионов — пластиковый мусор. При этом ежегодно только 14–18 процентов от его общего количества собирается для повторного использования, а остальное отправляется на захоронение. Частицы микропластика обнаружены во всех сферах природной среды, а также в живых организмах. Во всем мире ищут способы быстро и точно находить пластиковые частицы в почве, воде и воздухе. Ученые ПНИПУ разработали технологию определения микропластика с помощью нейронных сетей и машинного зрения.
Исследование опубликовано в материалах всероссийской научно-практической конференции «Химия. Экология. Урбанистка» 2024 год. Работа проводилась в рамках программы «Сириус. Лето».
Полимерные материалы разлагаются в среднем от 400 до 700 лет. Под воздействием природных факторов, например, прямого ультрафиолетового излучения, они распадаются на частицы микропластика размером менее пяти миллиметров и встраиваются в сложные среды, смешиваясь с ними. Его находят в воде, почве и некоторых видах пищевых продуктов, например, морской рыбе или растениях.
Микропластик принимает различные формы и имеет разнородный состав, поэтому определение его количества и свойств требует много времени. Сейчас все образцы изучают вручную с помощью фильтрации, микроскопов, спектрального анализа и некоторых физико-химических методов. Этот процесс весьма трудоемкий.
Ученые Пермского Политеха разработали способ определения частиц микропластика в компонентах природной среды с применением компьютерного зрения и нейронных сетей. Обучили нейросеть выделять и определять вид микропластика. Методы машинного обучения повышают точность результатов и скорость обработки образцов в несколько раз. Это значительно сократит время и затраты, связанные с ошибками.
«Для проведения исследований мы использовали искусственно подготовленные пробы путем дробления нескольких видов пластика: полиэтилентерефталат, полипропилен, полиэтилен низкой плотности. Предварительно полимерные отходы промывали, измельчали и просеивали через сито с величиной ячеек один миллиметр. После этого пластик смешивали с песком для имитации условий в окружающей среде. Для определения частиц использовали метод микроскопирования c увеличением в 40 раз. Так мы собрали массив обучающей выборки из 100 изображений, и применили его для обучения нейронной сети», – поделился магистр кафедры «Охраны окружающей среды» ПНИПУ Кирилл Аристов.
Полученный набор данных разделили на три выборки: 89 процентов изображений использовались для обучения нейронной сети, шесть процентов – для валидации, на ее основе производится промежуточная проверка, и пять процентов для теста, которая нужна для окончательной проверки.
«Для эффективного обучения нужно много повторений, иначе нейронная сеть работает неточно. Поэтому обучение проводится в несколько циклов. Чем их больше, тем лучше натренирована нейросеть. Мы производили обучение для 30 циклах. По результатам средняя точность распознавания микропластика составила 82,63 процента, что считается довольно высокой», – поделился магистр кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ Ростислав Кокоулин.
«Использование компьютерного зрения и нейронных сетей являются многообещающими и перспективным методами в решении многих экологических задач, в том числе идентификации загрязнителей в объектах окружающей среды. Наши исследования в этой области будут продолжены, и мы надеемся получить достойные результаты», – дополнила доктор технических наук, профессор кафедры «Охрана окружающей среды» ПНИПУ Наталья Слюсарь.
Ученые Пермского Политеха разработали технологию определения микропластика с помощью нейросети. Она автоматизирует процесс обнаружения и классификации пластиковых частиц, ускорит обработку информации и позволит контролировать состояние окружающей среды.
Telegram 
Дзен 
VK Физики из МФТИ и Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали новую теоретическую модель, которая разрешает многолетние противоречия в описании одной из самых опасных неустойчивостей плазмы в установках термоядерного синтеза. Предложенный подход позволяет точнее предсказывать поведение плазменного шнура и открывает путь к созданию более надежных систем управления для будущих термоядерных реакторов, включая международный проект ITER.
Биотехнологи из Ноттингемского университета (Великобритания) воспроизвели процесс естественной ферментации какао-бобов в лаборатории, чтобы проверить, можно ли улучшить вкус готового продукта «вручную». Оказалось, что правильно подобранная колония микроорганизмов может внести свои нотки и определить качество будущего шоколада.
В системе Альфа Центавра, расположенной всего в 4,5 световых годах от Земли, обнаружена новая экзопланета. Хотя ее поверхность кажется необитаемой, астрономы не исключают, что на ее возможных спутниках могут идти биологические процессы. Ученый Пермского Политеха рассказал, почему это открытие может перевернуть наше представление о механизмах формирования планет.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно