Нейросети уже давно научились узнавать возраст человека по фотографии, а авторство художника — по его картине. Эта технология применяется и в научных исследованиях: благодаря ей сибирские ученые точно определяют степень разупорядочения клеточных стенок растений, чтобы выяснить эффективность последующих процессов переработки сырья.

В растительном сырье содержится масса полезных соединений: катехины, флавоноиды, терпеноиды, нафтодиантроны. Чтобы «упаковать» их в таблетку, биологически активную добавку или компонент функционального питания, данное вещество следует экстрагировать (извлечь) из растительного сырья. Однако существующие технологии не всегда позволяют провести процедуру эффективно. Например, экдистероиды, содержащиеся в травянистом растении левзея, добывают из его подземной части (корня), но у этого представителя флоры есть еще и надземная часть — ботва, откуда тоже можно экстрагировать необходимые соединения. Для этого сырье требуется модифицировать: подогреть, растворить и т.д. 

— Мы получили грант РНФ, чтобы попробовать механохимические методы для интенсификации экстракции, — рассказывает старший научный сотрудник Института химии твердого тела и механохимии СО РАН кандидат химических наук Алексей Леонидович Бычков. — Иными словами, если изменить супрамолекулярную структуру сырья, а еще лучше — провести механохимическую реакцию, целевые вещества станут лучше растворяться и выходить «наружу»: быстрее проникать через частично разрушенные, местами разупорядоченные клеточные стенки.
 
Эти стенки являются основным препятствием при экстрагировании веществ. Чтобы ускорить диффузию, надо разупорядочить клеточную стенку. Для этого сначала определяется ее плотность, характер супрамолекулярной организации, степень упорядоченности. Самый простой, общепринятый в науке способ — сделать ультратонкий срез алмазным ножом и изучить его с помощью электронного микроскопа, как делают в Институте химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН, в лаборатории, возглавляемой Еленой Ивановной Рябчиковой.
 
— В крайних случаях всё понятно, но для часто возникающих пограничных ситуаций человеческий фактор никто не отменял: один видит на микрофотографии упорядоченную структуру, а другой — разупорядоченную, — добавляет химик. — Здесь нужен бесстрастный инструмент, который давал бы количественную оценку по этому показателю — тогда можно будет сравнивать степени «порядка» в стенке. 
 
Кроме того, необходимо упростить рутинную работу специалистов, анализирующих каждый снимок вручную, ведь машины уже давно способны оперировать большими объемами данных. В этом ученым ИХТТМ СО РАН помогли коллеги из Института систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, предложившие использовать алгоритмы, с помощью которых текстуры на микрофотографиях различались бы друг от друга по какому-то признаку. Специалисты проанализировали 19 различных текстурных признаков и даже привлекли методы, которые обычно применяют для анализа степени хаотичности процессов на рынках. Однако классические способы не справлялись с данной задачей — поэтому ученые обратились к нейросетям. 
 
— Мы задаем нейросети определенные критерии, на основе которых она «раскрашивает» однородные части структуры на микрофотографии, — поясняет заместитель директора по науке ИСИ СО РАН кандидат физико-математических наук Фёдор Александрович Мурзин. — Со временем нейросеть «запомнит», что признаки отображают конкретные химические свойства. Можно будет прогнозировать характеристики — пористость, реакционную способность и другие — на множестве образцов, а потом с помощью алгоритмов машинного обучения получить гипотетические ответы относительно данных характеристик и степени упорядоченности структуры. Обучение используется для упрощенного принятия решений, получения прогнозов — без лабораторных опытов, реактивов и т.д. 
 
В мире существуют аналоги подобных приложений, но они не соответствуют задачам сибирских ученых. Их нейросеть уже безошибочно раскрашивает клеточные стенки, выделяет структурные слои с различным химическим составом, и каждый раз делает это всё точнее. Теперь задача специалистов — выразить представляющие интерес характеристики в количественной степени. После этого можно будет достоверно выявить зависимости между различными параметрами изображений и степенями экстракции, скоростью протекания механохимических процессов и доступностью востребованных компонентов в перерабатываемом сырье.
 
Алёна Литвиненко
 

Источники

Сибирские ученые «тренируют» нейросеть, чтобы предсказывать эффективность переработки растительного сырья
Наука в Сибири (sbras.info), 06/03/2018
Ученые из ИХТТМ и ИСИ СО РАН "тренируют" нейросеть
Академия новостей (academ.info), 06/03/2018
Сибирские ученые "тренируют" нейросеть, чтобы предсказывать эффективность переработки растительного сырья
Российский научный фонд (рнф.рф), 06/03/2018
Ученые "тренируют" нейросеть, чтобы предсказывать эффективность переработки растительного сырья
Abercade (abercade.ru), 06/03/2018
Нейросеть поможет извлечь из растений все полезные соединения
Новости@Mail.ru, 08/03/2018
Нейросеть поможет извлечь из растений все полезные соединения
Чердак (chrdk.ru), 07/03/2018
Сибирские ученые "тренируют" нейросеть
Академгородок (academcity.org), 12/03/2018
Сибирские ученые обучают нейросеть предсказывать эффективность переработки растительного сырья
Научная Россия (scientificrussia.ru), 15/03/2018
Сибирские ученые "тренируют" нейросеть, чтобы предсказывать эффективность переработки растительного сырья
Nanonewsnet.ru, 16/03/2018
Наука в Сибири | Сибирские ученые "тренируют" нейросеть, чтобы предсказывать эффективность переработки растительного сырья
Nanonewsnet.ru, 16/03/2018

Похожие новости

  • 31/10/2016

    Сибирские химики выращивают кристаллы счастья

    Поняв, как выращивать кристаллы солей серотонина - знаменитого гормона счастья, российские ученые выяснили, как лучше предсказывать формы других кристаллов, выращиваемых из растворов. Химикам из Сибирского отделения РАН удалось сделать важный шаг к пониманию того, по каким законам выстраиваются молекулы в кристаллах, выращенных из различных сред.
    1188
  • 16/05/2016

    Новая тест-система поможет обнаружить рак легкого еще до появления опухоли

    ​Капля никотина, увы, по-прежнему убивает. Причем в массовом порядке - ежегодно в мире регистрируется более 1,4 миллиона случаев рака легких. К сожалению, для миллиона больных диагноз оказывается смертельным.
    1692
  • 10/05/2018

    Нейросеть новосибирских ученых для анализа растений поможет автоматизировать диагностику рака

    Ученые Сибирского отделения РАН создают нейросеть для универсальной обработки микроскопических снимков - инструмент позволит автоматизировать диагностику онкологии и анализ микроскопических снимков в целом, а также поможет оптимально добывать полезные экстракты из растительного сырья.
    253
  • 04/04/2018

    Подведены итоги оценки результативности научных организаций

    454 организации разделили по трем категориям. Чем отличились сельскохозяйственные институты, чему Минздраву стоит поучиться у ФАНО и в каком регионе больше всего институтов из третьей категории, читайте в материале Indicator.
    1114
  • 05/09/2017

    ТОП-5 материалов августа на портале SIBMEDA

    Редакция SIBMEDA публикует рейтинг популярных, по мнению читателей, новостей и статей, размещенных на портале в августе.   1. Роспотребнадзор изымает из обращения два популярных анестетика из-за развития нежелательных реакций Роспотребнадзор сообщает о решении приостановить реализацию лекарственных препаратов «Лидокаин, раствор для инъекций 100 мг/мл 2 мл» и «Новокаин, раствор для инъекций 5 мг/мл 10 мл» в связи с развитием нежелательной реакции.
    517
  • 12/08/2016

    Новосибирский ученый разработал новый метод генерации биспецифичных терапевтических антител

    ​Аспирант Новосибирского государственного университета Виктор Принц разработал новый метод генерации биспецифичных терапевтических иммуноглобулинов на основе процесса, который происходит в организме человека.
    1481
  • 22/09/2016

    Минерал-индикатор поможет находить алмазные месторождения

    Российские ученые установили, что высокое содержание хрома в рутиле (минерале-спутнике алмаза) позволяет рассматривать рутил как новый высокоэффективный минерал при поиске алмазных месторождений. Исследования поддержаны Российским научным фондом.
    2026
  • 30/03/2017

    Новосибирские учёные предлагают бороться с колорадским жуком при помощи грибов и бактерий

    ​Учёные Института систематики и экологии животных СО РАН придумали, как бороться с колорадским жуком с помощью специальных паразитических грибов, бактерий и их метаболитов. Это поможет создать безопасный для природы и человека метод контроля численности вредителя.
    1085
  • 19/04/2017

    Ученые установили, что управляет термогенезом

    ​Ранее считалось, что в термогенезе - процессе выработки тепла - ключевую роль играют макрофаги, один из видов белых клеток крови. Однако ученые из Школы медицины Икан на горе Синай (Icahn School of Medicine at Mount Sinai) в США во главе с профессором медицины Кристофом Бюттнером (Christoph Buettner) доказали, что за термогенез отвечает мозг.
    860
  • 21/06/2017

    Для развития аддитивных технологий стоит объединяться

    ​Как следует развивать аддитивные технологии? Готова ли Российская Федерация отказаться от зарубежных поставок? Обсуждение этих и ряда других вопросов прошло на круглом столе в рамках Международного форума технологического развития "Технопром-2017".
    979