Об этом рассказал научный руководитель проекта, замруководителя центра экологического приборостроения и экоэнергетики ИПТС Александр Греков. Ученый отметил, что одним из направлений работы стал подбор алгоритмов машинного обучения, которые позволили бы использовать двустворчатых моллюсков как биоиндикаторы состояния водных ресурсов.
Свое исследование ученые провели на основе данных о поведении перловицы обыкновенной (Unio pictorum), обитающей на водозаборе в русле реки Чёрной, передает ТАСС 12 ноября. Исследователи фиксировали скорость и расстояние закрытия и раскрытия створок моллюсков с помощью магнита и датчика. Затем собранные данные обрабатывались с помощью алгоритмов машинного обучения. Как указал Греков, для обучения ИИ также применялись сведения, получаемые в результате анализа вручную взятых проб воды. В итоге ИИ удалось "натренировать" на распознавание загрязнений по движениям створок моллюсков.
Греков отметил, что он и его коллеги апробировали в работе различные алгоритмы машинного обучения. Все они позволяют получить информацию о загрязнении быстрее, чем традиционные методы.
