Томские учёные научили нейросеть определять компоненты из сложных газовых проб: алгоритм для многокомпонентного анализа разработали сотрудники лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения Томского госуниверситета. Завлабораторией Юрий Кистенев рассказал, что используемые сейчас алгоритмы работают хорошо на анализе небольшого количества соединений, но если требуется исследовать пять-десять компонент и более, – высок риск серьезных погрешностей. Методы искусственного интеллекта перспективны с точки зрения подобных задач. При этом учёные ученые добавили в нейросеть критерий, помогающий человеку контролировать искусственный интеллект и избегать сомнительных результатов. Во время тестирования подход уже позвал свою эффективность. В ТГУ отметили, что разработку можно применять для создания быстрых методов неинвазивной диагностики разных заболеваний, так как одним из объектов исследования медицинских физиков является воздух, выдыхаемый пациентами. Кроме этого, новый подход может значительно улучшить качество экологического мониторинга на промпредприятиях и помочь исследователям в изучении природных экосистем. Например, для оценки интенсивности выбросов парниковых газов.