Контроль загрязненности воды станет быстрее и дешевле — новая разработка МГУ использует нанотехнологии и ИИ.
Ученые физического факультета МГУ совместно с сотрудниками НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына разработали быстрый метод обнаружения примесей тяжелых металлов в воде — он позволяет заводам проверять качество очистки промышленной воды всего за пару минут. Технология, сочетающая наносенсорику и машинное обучение, опубликована в журнале Q1 Scientific Reports. Исследование поддержано Российским научным фондом.
В основе метода — углеродные точки: это наносенсоры, которые синтезируют из лимонной кислоты и этилендиамина. Их спектры люминесценции реагируют на компоненты водной смеси и помогают точно установить химический состав. Задача усложняется, если в растворе не один ион, а несколько: привычные методы в таких случаях не работают. В рамках исследования нужно было определить семь параметров — шесть катионов и один нитрат‑анион.
Чтобы справиться с задачей, ученые задействовали нейронные сети разных архитектур, в т. ч. сверточные сети и сеть Колмогорова‑Арнольда, и собрали базу из более чем 7 000 2D‑карт люминесценции растворов углеродных точек с солями металлов.
Метод позволяет выявить и измерить концентрацию шести катионов: меди, алюминия, никеля, свинца, кобальта и хрома. Эти металлы используют при производстве печатных плат для микроэлектроники.
По сравнению с классическим химическим анализом новый подход выигрывает в скорости и доступности — он экономит время и ресурсы. К тому же нейронные сети можно дообучить распознавать и другие примеси без сбора новой базы данных с нуля. Технология поможет промышленным предприятиям быстрее анализировать загрязненность воды и сокращать связанные с этим затраты.
Источник: science.mail.ru