Vides revolūcija vides monitoringā ir atklāta, pateicoties profesora Sin Dong Has pētnieku komandai no Ķīmijas nodaļas Inha Universitātē. Viņiem izdevies uzlabot Raman Spektroskopijas metodi ar mākslīgā intelekta palīdzību, ievērojami paātrinot mikroplastikas daļiņu, kas ir mazākas par 10 mikrometriem, noteikšanu.
Ātrai un precīzai detektēšanai tagad ir iespējams pateicoties šīs inovatīvās savienošanas izstrādātajai spējai atšķirt mikroplastikas daļiņas tikai 0,4 sekundēs uz vienu daļiņu. Raman Spektroskopija, beznīcīga, ar lāzeru balstīta analīzes metode, kas parasti tiek izmantota, lai pētītu mikroplastikas, ir uzlabojusies, tiek palielināta gan precizitāte, gan ātrums.
Risinot vides apdraudējumu, mikroplastikas rada būtisku draudu ne tikai dabiskajai ekosistēmai, bet arī cilvēka veselībai. Šīs daļiņas ienirst okeānos, upēs, ezeros un pat dzeramajā ūdenī, iekļaujoties ekosistēmās un nonākot pārtikas ķēdē, radot potenciāli dažādas veselības problēmas.
Parādot izcilu risinājumu svarīgām problēmām, mākslīgais intelekts ir atrisinājis laikietilpīgu procesu, lai iegūtu precīzas Raman signālus, kas ir zināms Raman metodes trūkums. Šis attīstījums sola kvantu lēcienu vides monitoringa un piesārņojuma kontroles iniciatīvās efektivitātē.
Profesors Sin Dong Ha norāda, ka šī tehnoloģija ir potenciāli radikālas uzlabojumu vides monitoringā un piesārņojuma pārvaldībā, un tiek veiktas pūles, lai sasniegtu starptautisku standartizāciju tās globālai lietošanai.
Viņlaicīgi, pētījumā, kurā galvenais autors ir Lim Jeong-hyun, magistratūras students Ķīmijas un Ķīmijas inženierijas kombinētajā nodaļā Inha Universitātē, tika publicēts prestižajā žurnālā “Analytical Chemistry”. Tas atver jaunu lapu mikroplastikas ātrai detektēšanai un kategorizācijai, nosakot vēl vienu soli uz priekšu vides zinātnē un drošībā.
Saistītie jautājumi, izaicinājumi un kontroverses:
1. Kas ir Raman Spektroskopija un kā tā darbojas?
Raman Spektroskopija ir tehnika, kas izmanto monohromātiskās gaismas izkliedēšanu, parasti no lāzera, lai analizētu molekulāras vibrācijas, rotācijas un cita veida zemas frekvences režīmus sistēmā. Tā nodrošina molekulāru pēcnakts, kas palīdz identificēt parauga sastāvu.
2. Kāpēc ir svarīga ātra identifikācijas tehnoloģiju attīstība mikroplastikas gadījumā?
Mikroplastikas ir plaši izplatīti piesārņotāji, kas atrodami vides gan ūdeņos, gan sauszemes ekosistēmās. To maza izmēra dēļ tās viegli uzņemamas dažādiem organismiem, kas noved pie biodaudzējuma un potenciāliem negatīviem veselības efektiem. Ātra identifikācija ļauj ātri reaģēt uz piesārņojumu un labāk saprast vides un veselības ietekmes.
3. Kā mākslīgais intelekts uzlabo Raman Spektroskopiju?
Mākslīgais intelekts var apstrādāt sarežģītus datus daudz ātrāk nekā tradicionālās metodes un ar lielāku precizitāti. Tas var atpazīt raksturs signālus Raman spektrā, kas varētu būt pārāk niansēti vai sarežģīti cilvēka interpretācijai. Izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, AI var ātri klasificēt un identificēt dažādas mikroplastikas veidus pēc to unikālajām spektrālajām pēcnakts.
4. Kādas ir problēmas, lai noteiktu mikroplastikas?
Vienas no galvenajām problēmām ir plašā plastmasas veidu dažādība, mikroplastikas mazais izmērs un to izkliedes dažādās vides objektos. Tradicionālās metodes bieži ir laikietilpīgas un prasa plašu paraugu sagatavošanu un ekspertīzi.
5. Vai ir kādas kontroverses saistībā ar mikroplastiku identifikāciju?
Kontroverses galvenokārt saistītas ar tā izrautā kaitējuma mēru, labākajiem metodēm tā mazināšanai un noņemšanai, un globālo pūliņu prioritāti šīs problēmas risināšanai.
Priekšrocības:
– Ātrdarbība: Jaunā tehnika ļauj veikt ātru detektēšanu, ievērojami samazinot analīzes laiku uz vienu daļiņu.
– Precizitāte: Izmantojot mākslīgo intelektu, mikroplastiku identifikācijas precizitāte var būt augstāka, samazinot cilvēka kļūdu iespējamību.
– Beznīcīgs: Tehnika nesabojā paraugu, ļaujot turpmāku analīzi pēc nepieciešamības.
Trūkumi:
– Kompleksitāte: Mākslīgā intelekta integrēšana zinātniskajās iekārtās prasa padziļinātas zināšanas un ekspertīzi.
– Izmaksas: Sākotnējā izveide un ieviešanas izmaksas var būt augstākas nekā tradicionālajiem metodēm.
Relevatni saites:
Lai iegūtu papildinformāciju par AI un vides monitoringu, apmeklējiet:
Dabas Magazīns
Lai iegūtu informāciju par Raman Spektroskopiju, apsveriet:
ScienceDirect
Lai saņemtu vispārīgu informāciju par Inha Universitāti un tās pētniecības projektie, apmeklējiet tā mājaslapu:
Inha Universitāte
Piezīme: URL adreses nodrošinātas galvenajiem uzticamiem avotiem, piemēram, akadēmiskiem žurnāliem un universitātes oficiālajā vietnē. Lietotājiem no tām jānavigē uz konkrētiem rakstiem vai pētījumu sadaļu, lai iegūtu detalizētu informāciju.
The source of the article is from the blog be3.sk