Ученые из Новгородского государственного университета и Института океанологии РАН собрали самую большую в мире открытую базу инфракрасных спектров микропластика из вод Восточной Арктики — Microscan. Теперь нейросети смогут с точностью более 96% отличать полиэтилен от полипропилена прямо в океане, а экологи получат точный инструмент для подсчета пластикового мусора, рассказал ТАСС заведующий лабораторией моделирования полимеров Центра исследования проблем микропластка НовГУ, Сергей Люлин.

«База содержит инфракрасные спектры 2 010 реальных частиц размером от полумиллиметра до пяти миллиметров. Сейчас она включает спектральные данные микрочастиц полиэтилена, полипропилена и полистирола — самых распространенных синтетических полимеров. Исходным материалом для нее стали микропластиковые частицы, обнаруженные в поверхностных водах в Белом, Баренцевом, Карском, Восточно-Сибирском морях и море Лаптевых в 2020-2021 годах», — сообщил Люлин.

Микропластик — это крошечные частицы обычного пластика, которые могут достаточно долго оставаться в окружающей среде. Они попадают в воду в результате разложения пластикового мусора, износа автомобильных шин, стирки синтетической одежды, разрушения рыболовных сетей и из других источников. Полимеры, обладая разной плотностью, ведут себя в воде по-разному: например, полиэтилен всплывает, а другие виды могут тонуть и надолго оставаться на дне океана.

До недавнего момента у исследователей было две основные проблемы. Во-первых, большинство литературных источников содержат информацию об «идеальных» гранулах чистого пластика. Но пластик в море стареет, на нем могут селиться бактерии, он обрастает «биокороной», трескается на солнце и меняет свои свойства. В результате обнаруженные в море микрочастицы сначала надо идентифицировать — являются ли они кусочками пластика или какими-то другими частицами. Во-вторых, существует не так много баз инфракрасных спектров микропластика, и обычно они существенно меньшего размера. Для того, чтобы ускорить процесс идентификации микропластика необходимо обучить нейросетевые модели, качество «работы» которых существенно улучшается при увеличении размера баз данных, которые используются для обучения. По словам ученых, разработанная база данных Microscan — не только самая большая в мире, но и первая база данных микропластика в Арктике.

Каждая найденная частица исследовалась в инфракрасном свете без какой-либо дополнительной химической очистки. Проверку результатов идентификации проводили с помощью трех разных подходов: спектральное сопоставление, искусственный интеллект, экспертный контроль: опытные химики перепроверяли спорные спектры вручную.

Базу можно назвать «универсальным учебным пособием для машинного обучения». Она позволяет алгоритмам учиться работать с настоящими частицами «из природы», без дополнительной химической обработки, что очень важно в полевых условиях. Использование моделей, обученных на такой базе данных, позволит существенно ускорить идентификацию прямо во время экспедиции.

Исследование выполнено в рамках мегагранта «Новые подходы к решению проблемы микропластика как потенциальной угрозы человеку и окружающей среде.

Имя | Name

ok

Поиск на Upakovano.ru

Поиск на сайте upakovano.ru является универсальным и осуществляется по всем разделам сайта, качество выдачи результатов поиска прямо зависит от введенных ключевых слов.

Использование только одного слова или общих слов может привести к излишнему количеству документов, в таких случаях нужно использовать уточняющие ключевые слова.

Для повышения релевантности результатов поиска можно также использовать исключающие слова.

При формировании поискового запроса возможно использование языка запросов.

Обычно запрос представляет из себя просто одно или несколько слов, например: “свежая рыба треска” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются все слова запроса.

Логические операторы позволяют строить более сложные запросы, например: “свежая рыба или пылесос” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются либо слова “свежая” и “рыба”, либо слово “пылесос”.

“Свежая рыба не скумбрия” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются слова “свежая” и “рыба” и не встречается слово “скумбрия”.

Вы можете использовать скобки для построения более сложных запросов.

Логические операторы.

Оператор “и”

Синонимы оператора “и”:

And
&
+

Подразумевается, что оператор “и” можно опускать: например, запрос “свежая рыба” полностью эквивалентен запросу “свежая” и “рыба”.

Оператор “или”

Синонимы оператора “или”:

Or
|

Оператор логическое «или» позволяет искать элементы, содержащие хотя бы один из операндов.

Оператор “Не”

Синонимы оператора “Не”:

Not
~

Оператор логическое «не» ограничивает поиск товарами, не содержащими слово, указанное после оператора.

Оператор ( )

Круглые скобки задают порядок действия логических операторов. При формировании строки запроса убедитесь, что для каждой открывающейся скобки есть парная скобка закрывающаяся.

Оператор " "

Поиск точной фразы. Обычно используется для поиска цитат.