В Севастополе разработана инновационная система мониторинга загрязнения водоемов с использованием двустворчатых моллюсков и искусственного интеллекта. Специалисты Института природно-технических систем и Севастопольского государственного университета создали технологию, позволяющую определять загрязнение воды на несколько часов раньше традиционных методов.
Заместитель руководителя центра экологического приборостроения и экоэнергетики ИПТС Александр Греков рассказал о реализации гранта Российского научного фонда, в рамках которого был разработан алгоритм машинного обучения для автоматизированного мониторинга водной среды, сообщает ТАСС.
Исследование проводилось на реке Черная в Севастополе. Ученые использовали перловицу обыкновенную (Unio pictorum), обитающую на водозаборе. Моллюски были оснащены специальными датчиками для фиксации движений створок — на одну створку устанавливался магнит, на другую — датчик.
Система анализировала данные о скорости и амплитуде раскрытия створок сразу нескольких особей. Для обучения нейросети использовались также результаты традиционных лабораторных исследований проб воды. В результате искусственный интеллект научился распознавать загрязнения по характерным движениям створок моллюсков.
Различные алгоритмы машинного обучения показали существенное преимущество по скорости обнаружения загрязнений по сравнению с традиционными методами анализа, которые могут занимать до 12 часов. При этом эффективность работы варьировалась в зависимости от используемого алгоритма.
