La tecnologia al servizio dell’ambiente: le reti neurali potranno davvero salvare la Terra?

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Gli scienziati russi hanno sviluppato un nuovo metodo in grado di prevedere le proprietà di una determinata sostanza e il suo impatto sull’ambiente

Esistono numerosi metodi per prevedere i danni ambientali causati dalle sostanze che ogni anno gli esseri umani immettono in natura. Ad esempio, è possibile misurare la concentrazione di una sostanza chimica immessa in un acquario, misurarne la concentrazione sia nell’acqua sia nel pesce che vive all’interno dello stesso acquario. Ma cosa accade se l’acqua viene avvelenata e il pesce muore?
Per realizzare misurazioni accurate, gli scienziati utilizzano un fattore di bioconcentrazione (BCF) basato sulle interazioni tra il solvente e il soluto, oltre a strumenti tecnici molto avanzati. Grazie a queste tecniche, è possibile ora prevedere le proprietà di una sostanza con una piccola quantità di dati.

La BCF è in grado di rappresentare la concentrazione di una sostanza nei tessuti in relazione alla parte in cui questa sostanza esiste nell’ambiente in condizioni di equilibrio. Il BCF è ampiamente utilizzato per valutare la sicurezza dei vari composti chimici e può essere misurato anche nella pratica.
Gli scienziati di Skoltech, l’Università di Tartu (Estonia) e l’Università di Strathclyde (Regno Unito), guidati dal professore Maksim Fedorov di Skoltech, hanno sviluppato un metodo di previsione ibrida BCF che consiste in due passaggi.
In primo luogo, i ricercatori effettuano calcoli fisico-chimici per ottenere una densità in 3D di idrogeno e ossigeno attorno alla molecola oggetto dello studio, quindi applicano delle reti neurali convoluzionali 3D, una tecnologia utilizzata con successo nel riconoscimento delle immagini.
“Il nostro metodo rende più facile prevenire l’impatto ambientale di una determinata sostanza”, ha dichiarato Sergej Sosnin, autore del documento e ricercatore presso Skoltech. "La cosa più importante è che abbiamo sviluppato un metodo universale per descrivere una molecola in modo che la sua immagine 3D possa essere trasferita su una rete neurale convoluzionale 3D. Il nostro metodo può aiutare a prevedere le proprietà delle molecole "esotiche" e dei nuovi composti, laddove i metodi esistenti di relazioni struttura-proprietà non funzionano ".

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