Автор: 
Учёные Томского государственного университета разработали способ для многокомпонентного анализа газовых проб. Исследователи создали глубокую нейронную сеть и алгоритмы к ней, которые могут выявлять большое количество компонент в газовых смесях. Существующие алгоритмы хорошо справляются с определением нескольких элементов, но при большом наборе работают со значительной погрешностью. Новый метод позволяет обнаружить и проанализировать 10 и более соединений одновременно. Исследование опубликовано в журнале Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer.
Чтобы выявить многообразие компонент, которые встречаются в атмосфере, такие как, углекислый газ, водяной пар и различные загрязняющие вещества, применяют методы спектроскопии. Учёные разработали новый способ разложения ИК-спектров поглощения многокомпонентных газовых смесей. Применив машинное обучение стало возможно проводить автоматический анализ спектральных данных. Нейронная сеть работает с входным слоем, в данном случае с ИК-спектром поглощения газовой смеси, и на выходе выдаёт концентрации компонентов в ней.
В некоторых ситуациях, когда компонента содержится в низкой концентрации, нейросеть может её проигнорировать, и в итоге произойдёт ошибка в определении состава. Чтобы этого не произошло, учёные дополнительно вписали в программу норму значений, и если она ниже заданного уровня, то результат неверный. В тестовом режиме новый приём продемонстрировал хорошие показатели. Данный метод будет полезен при наблюдении за экологической обстановкой в промышленных зонах. Но основная задача учёных заключается в том, чтобы внедрить метод в медицинские исследования, в том числе для быстрой неинвазивной диагностики по выдыхаемому воздуху и для массовых обследований населения — скрининга, что поможет выявить серьёзные заболевания ещё до клинических проявлений.
