Новая разработка российских ученых применяет углеродные наночастицы и искусственный интеллект для быстрого анализа воды. Эта технология может одновременно определять разные виды тяжелых металлов и функционировать в режиме реального времени на производственных мощностях.
Специалисты НИИ ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ разработали новую технологию, позволяющую в течение нескольких минут определять наличие примесей тяжелых металлов в промышленной воде. Метод, сочетающий наносенсорику и машинное обучение, поможет предприятиям быстро контролировать качество очистки, отмечается на сайте Десятилетия науки и технологий в России.
В основе инновации находятся углеродные точки — миниатюрные наночастицы, созданные из лимонной кислоты и этилендиамина. Эти сенсоры обладают уникальным свойством: их свечение изменяется в зависимости от присутствующих химических элементов в воде.
«Если в растворе имеется один ион, то для определения его концентрации достаточно построить калибровочную прямую. Но если добавить другие катионы, задача усложняется настолько, что привычные методы оказываются неэффективными», — комментирует научный сотрудник Лаборатории адаптивных методов обработки данных Научно-исследовательского института ядерной физики имени Д.В. Скобельцына МГУ Кирилл Лаптинский.
Для обучения нейросетей студенты и ученые за два месяца собрали обширную базу данных — более 7000 двумерных карт свечения растворов с солями металлов. Для анализа использовались современные архитектуры сетей, включая сверточные нейросети и новую сеть Колмогорова-Арнольда.
Новый метод способен одновременно определять содержание шести основных катионов: меди, алюминия, никеля, свинца, кобальта и хрома. Эти металлы активно используются в производстве печатных плат и микроэлектроники, поэтому контроль их уровня в сточных водах крайне важен.
Основные преимущества данной технологии — это скорость и доступность. В отличие от традиционного химического анализа, который требует времени и сложного оборудования, новый подход действует быстро и не требует больших затрат. Кроме того, нейросеть можно легко дообучить для поиска других примесей без необходимости собирать данные заново.
Разработчики отмечают, что технология легко масштабируется и может быть внедрена на заводах химической, металлургической и электронной промышленности для экологического контроля и предотвращения загрязнения окружающей среды.
Фото: hi-tech.mail.ru
