\\ \\ [[https://academ.info/news/40426|Оригинал статьи]]\\ \\ Академия новостей\\ \\ от 06.03.2018 г. \\ \\ Ученые из ИХТТМ и ИСИ СО РАН «тренируют» нейросеть \\ \\ {{:ru:about:media:2018:src_e62f0630e39d6b84.jpg?nolink&300|}}\\ \\ Обучение нейросетей, по мысли ученых двух научных институтов (Института химии твердого тела и механохимии СО РАН и Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН), позволит оптимизировать технологию извлечения полезных веществ из растительного сырья.\\ \\ «Мы получили грант РНФ, чтобы попробовать механохимические методы для интенсификации экстракции (извлечения, – прим. Ред.), – цитирует старшего научного сотрудника Института химии твердого тела и механохимии СО РАН кандидата химических наук Алексея Бычкова пресс-служба СО РАН.\\ \\ При этом основным препятствием при экстрагировании веществ является клеточная стенка, которую следует разупорядочить. «Для того чтобы упростить рутинную работу специалистов и исключить человеческий фактор, когда один видит на микрофотографии упорядоченную структуру, а другой — разупорядоченную, нужен бесстрастный инструмент, который давал бы количественную оценку по этому показателю», — поясняет Алексей Бычков.\\ \\ Поскольку классические способы не справлялись с данной задачей, ученые обратились к нейросетям.\\ \\ «Мы задаем нейросети определенные критерии, на основе которых она «раскрашивает» однородные части структуры на микрофотографии. Со временем нейросеть «запомнит», что признаки отображают конкретные химические свойства. Можно будет прогнозировать характеристики — пористость, реакционную способность и др.», – поясняет замдиректора по науке ИСИ СО РАН кандидат физико-математических наук Фёдор Мурзин.\\ \\ Таким образом, ученые рассчитывают, что в конечном итоге обучение нейросети позволит упростить принятие решений относительно степени упорядоченности структуры и без лабораторных опытов, реактивов и т. д. прогнозировать эффективность переработки растительного сырья.\\