В Томском государственном университете создали нейросеть, которая сможет сортировать микропластик. Как отмечают исследователи, программа не имеет отечественных аналогов.
Изучение загрязнения микропластиком различных экосистем и живых объектов является приоритетным направлением ТГУ. За последний год его специалисты обследовали [https://fishnews.ru/news/45757] ряд российских рек, в том числе Енисей, Обь, Нижнюю Тунгуску.

Как рассказали Fishnews в пресс-службе университета, анализ полученных проб вручную — трудоемкий процесс, и в ближайшее время его планируют автоматизировать с помощью специальной компьютерной модели. Она сможет считывать и сортировать частицы микропластика.

«После каждой экспедиции необходимо анализировать сотни проб, на обработку каждой из них приходилось тратить порядка 16-20 часов. Использование ИИ позволит сократить этот процесс до 20 минут. Нейросеть, которая прошла обучение на ранее собранных данных, теперь способна автоматически идентифицировать четыре типа частиц: микросферы, микропленки, микроволокна, микрофрагменты, а также сортировать их по размерам — от 100 до 5000 микрон», — прокомментировал один из авторов проекта, лаборант Центра исследования микропластика в окружающей среде ТГУ Егор Воробьев.

Работа проводится в два этапа. Сначала все пробы выводят на фильтры микроскопа и производят фотосъемку с помощью камеры, установленной на приборе. Затем нейросеть анализирует снимки и выдает ученым качественный и количественный результат.

По словам специалистов, стоимость подобных зарубежных продуктов составляет не менее 20 млн рублей, в то время как цена программного обеспечения, разработанного в ТГУ, будет измеряться десятками тысяч рублей за одну лицензию.

В пресс-службе обратили внимание, что высокое качество и оперативность обработки материала во многом определяются использованием облачных систем. Планируется, что конечный продукт будет представлять собой web-платформу, финансово доступную даже небольшим исследовательским коллективам.

Больше новостей читайте в телеграм-канале Fishnews [http://ttttt.me/fishnewschannel].

Fishnews