Автор: 
Экономический прогресс привёл мир к повышенному потреблению электроэнергии, большая часть которой вырабатывается из дефицитных видов ископаемого топлива. Такое потребление способствует поиску альтернативного топлива из возобновляемого сырья. Основной упор делается на биодизель из-за его экологического преимущества. Российские учёные с помощью нейросети разработали улучшенный способ производства биодизеля из семян барбадосского ореха (Jatropha curcas). Эта разработка поможет сделать качество биодизеля лучше и в дальнейшем заменить дизель, получаемый из нефтепродуктов, на экологически чистое топливо, тем самым уменьшив выброс выхлопных газов в атмосферу. Исследование опубликовано в журнале Sustainability.
Производство биодизеля — процесс трудоёмкий. Основная проблема состоит в том, что биодизель имеет высокую вязкость и плохую летучесть. Для устранения этих недостатков учёные используют химический процесс, который называется переэтерификация. И данная совместная работа сосредоточена на применении алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для всестороннего изучения отдельных стадий переэтерификации растительных масел. В своём исследовании учёные использовали глубокую нейронную сеть, которая получила своё название благодаря многослойности. Имея от трёх и более слоёв нейронов, модель глубокой сети рассматривает параметры процесса переэтерификации как входные переменные и на основе этих значений вычисляет необходимые прогнозируемые данные. Таким образом минимизируются ошибки при принятии окончательного решения. С помощью глубокой нейронной сети учёным удалось спрогнозировать правильную вязкость биодизеля.
Но помимо вязкости биодизель имеет ещё и плотность, с прогнозом которой отлично справился другой алгоритм машинного обучения — линейная регрессия. Простая модель линейной регрессии включает одну входную и одну выходную переменную, а в случае многомерной регрессии задействовано несколько переменных. В данном случае использовался алгоритм линейной регрессии с несколькими выходами, что позволило рассмотреть характеристики процесса переэтерификации в качестве входных переменных, а свойства биодизеля — в качестве выходных. Данные, собранные в процессе работы, позволят производить биодизель с желаемым набором свойств, при этом уменьшив затраты на его производство.
