Как превратить тяжелую нефть в легкую, знают в НГУ и Институте катализа
Как превратить тяжелую нефть в легкую, знают в НГУ и Институте катализа
В Новосибирском государственном университете разработали Telegram-бот Nanoparticles для сканирования и анализа микроскопических изображений. Нейросеть научная группа из Института катализа имени Г. К. Борескова СО РАН использует для создания катализатора.
Используемые в промышленности и быту углеводороды в основном получают из легкой нефти. Но ее запасы истощаются, поэтому на повестке дня встает вопрос о поиске методов обработки тяжелой нефти. Темой занимается научно-образовательный центр «Машинное обучение и анализ больших данных» НГУ.
Алексей Окунев, директор высшего колледжа информатики НГУ, к.х.н., рассказал, что новый сервис важен для подбора оптимальной концентрации и размеров полимерных шариков, используемых при синтезе катализатора переработки тяжелой нефти. Если полости, оставшиеся при нагревании катализатора после выгорания полимерных шариков, окажутся слишком маленькими, длинные молекулы углеводорода не смогут встроиться и вступить в реакцию с активным компонентом – платиной. Если же, наоборот, пространство будет слишком большим, химическая реакция по расщеплению молекулы будет протекать медленнее. Сервис Nanoparticles позволяет делать точные замеры размеров шариков со скоростью, которая недоступна для ручных методов: нейросеть за несколько секунд анализирует изображение целиком, находит и оцифровывает тысячи объектов, а человек за то же время успевает измерить не более одной частицы.
Сервис анализа микроскопических изображений Nanoparticles отличается от web-версии ParticlesNN: он позволяет пользователю самостоятельно обучать нейросеть, загружая в базу фотографии необходимых объектов. Причём нет необходимости размечать на исходных изображениях сотни, а то и тысячи частиц, достаточно указать небольшой кроп (область фотографии, используемую для обучения сети) и обозначить в нем очертания нужных объектов.
Многие компании стали использовать чат-боты. Это проще, потому что Telegram, Viber и другие платформы уже почувствовали потребности и разработали множество разных сервисов, и каналы – это готовый для использования интерфейс.
– Для обучения нейросети мы работали с группой исследователей из Института катализа, использующей сканирующую туннельную микроскопию, а также с коллегами из Института цитологии и генетики СО РАН, – рассказал заведующий лабораторией глубокого машинного обучения в физических методах ВКИ НГУ, к.х.н. Андрей Матвеев. – Сейчас добавились исследователи из Института катализа, которые работают с просвечивающей электронной, сканирующей электронной и оптической микроскопией.
Разработка получила поддержку Министерства науки и высшего образования РФ, о ней есть информация на сайте Года науки и технологий. Использование чат-бота в материаловедении, медицине, изучении полупроводников и катализа позволит оперативно получить качественные статистические данные о частицах (размеры, плотность размещения, площадь поверхности и т.д.), а также оптимизировать работу научных сотрудников, уменьшив время на обработку каждого материала.
По информации пресс-службы НГУ
Фото Анжелики Романовой
Другие новости на тему
Комментарии