16
Календарь конференций
  • 19 апреля

    Круглый стол «Сходство непохожих (навстречу юбилеям Л.Н. Андреева и Тэффи)», приуроченный к 100-летию со дня рождения профессора А.Г. Соколова

  • 20 – 22 апреля

    Международный конгресс молодых ученых

  • 21 апреля

    III международная научно-методическая конференция «Эффективные методы преподавания иностранных языков: теория и практика»

  • 14 декабря – 21 апреля

    Универсиада «Ломоносов» по государственному аудиту 2020/2021 учебного года

  • 30 апреля – 3 мая

    City Nature Challenge 2021: чемпионат мира по документации городского биоразнообразия

  • 20 января – 30 апреля

    Универсиада «Ломоносов» по инновационному природопользованию

  • 14 декабря – 30 апреля

    Универсиада "Ломоносов" по социологии

  • 30 апреля – 3 мая

    City Nature Challenge 2021: чемпионат мира по документации городского биоразнообразия

  • 15 декабря – 15 мая

    Универсиада "Ломоносов" по экономической и финансовой стратегии 2021

  • 17 – 18 мая

    Современные методы изучения сербского языка в синхронии и диахронии

  • 20 декабря – 31 мая

    Универсиада "Ломоносов" по геологии

Все конференции

Зоологический подход помог учёным МГУ усилить искусственное обоняние

Газовые сенсоры на основе оксидов металлов. Источник: Александра Кучерова
Газовые сенсоры на основе оксидов металлов. Источник: Александра Кучерова

Учёные химического факультета и НИИЯФ МГУ сумели повысить способность искусственного обоняния идентифицировать близкие по химическим свойствам газы — метан и пропан. Ключом к успеху стал подход к обработке данных химических сенсоров, ранее применявшийся для анализа эволюционного родства животных, ископаемых видов, а также предков человека.

Лабораторный образец искусственного обоняния оказался способен отличить метан от пропана в концентрации от 40 до 200 молекул газа на миллион молекул обычного уличного воздуха в условиях его переменной влажности и наличия фоновых загрязнителей. При этом ошибка идентификации газа составила менее 10%. Результат работы опубликован в журнале Sensors and Actuators B: Chemical.

Разработка, действующая на таком уровне точности, может пригодиться на предприятиях химической промышленности, объектах энергетической инфраструктуры, а также для экологического контроля и мониторинга, при оценке качества воздуха в жилых и рабочих помещениях, контроля технологических процессов в пищевой индустрии, неинвазивной персонализированной медицинской диагностике и многом другом.

Искусственный нос из МГУ основан на усовершенствованных полупроводниковых газовых сенсорах на основе оксидов металлов. Первые такие системы появились достаточно давно. Впервые они были коммерциализированы в Японии в 80-х годах прошлого века, где позволили существенно сократить ущерб от пожаров из-за неправильного использования бытового газа.

«Сегодня развитие технологии машинного обучения позволяет преодолеть фундаментальное ограничение в применении подобных сенсоров и в других областях, а именно — низкую селективность, — рассказал руководитель научного коллектива, старший научный сотрудник лаборатории химии и физики полупроводниковых и сенсорных материалов химического факультета МГУ Валерий Кривецкий. — В своей работе мы в некотором смысле имитируем принцип работы обоняния человека и животных, согласно которому химический сигнал от обонятельных рецепторов передаётся в соответствующую область головного мозга, где и происходит распознавание запаха и определение интенсивности. Огромным достоинством сенсоров, на основе которых сделана наша система искусственного обоняния, стала чрезвычайная миниатюрность, простота регистрации сигнала и низкое энергопотребление. Всю эту систему можно сегодня без труда встроить в смартфон или какой-нибудь гаджет.»

Лабораторный образец устройства искусственного обоняния использует в своей работе полупроводниковые газовые сенсоры на основе диоксида олова. Данный материал изменяет своё электрическое сопротивление при контакте с молекулами газов за счёт протекания химических процессов на его поверхности. Учёные применили новаторский способ получения газочувствительных материалов, основанный на сжигании аэрозоля металлорганических прекурсоров. Это позволило получить диоксид олова в виде порошка с очень высокой удельной площадью поверхности контакта воздушной средой. Кроме того, данный подход позволил эффективно ввести в состав газочувствительного материала небольшие концентрации каталитических компонентов — золота и палладия, суммарно менее 0,5% по массе. Сочетание высокой удельной площади поверхности с гомогенным распределением катализаторов в виде субнанометровых частиц позволило добиться чрезвычайно высокой чувствительности полупроводниковых оксидов к широкому спектру газов.

«Структуры с такой развитой поверхностью склонны со временем деградировать, особенно в ходе работы при повышенных температурах, что сопровождается искажением сенсорного отклика. Дополнительную трудность для систем искусственного обоняния, работающих с использованием машинного обучения, представляет реальный городской воздух, обладающий переменной влажностью, содержащий примеси, некоторые из которых могут в буквальном смысле отравлять поверхность чувствительного элемента. Эти факторы могут существенно снизить правильность определения газов», — добавил Александр Ефиторов, научный сотрудник лаборатории адаптивных методов обработки данных НИИЯФ МГУ, соавтор публикации.

В ходе работы три сенсора на основе диоксида олова с разным содержанием катализаторов периодически нагревались до температуры 500 градусов Цельсия и охлаждались до 150 градусов. Такой режим работы позволяет использовать различия в химической активности газов — их способности участвовать в химических реакциях на поверхности нанокристаллов оксида и вызывать изменение его электропроводности. Так создается виртуальный массив рецепторов системы искусственного обоняния, а поступающие с него данные могут быть математически обработаны с целью выделения вклада того или иного газа или их смеси в изменение электрического сопротивления материалов.

«Для очистки исходных данных от фоновых компонентов мы перевели исходные графики зависимости абсолютных значений электрического сопротивления сенсоров от температуры в пространство форм. Учёные используют такой подход, чтобы корректно математически сравнивать между собой разные целевые группы биологических объектов, каждый из которых обладает индивидуальными особенностями. Так исследуют строение белков, связанные с заболеваниями изменения внутренних органов или, например, различия формы костей скелетов родственных биологических видов», — пояснил Александр Ефиторов.

Предварительно обработанные данные дальше подавались на вход глубокой нейронной сети. В итоге система оказалась способна в реальном времени выдавать ответ о содержании метана и пропана в воздухе, поступающем на сенсорный массив.

«Ещё одной особенностью работы стало то, что мы использовали полностью независимые массивы данных для тренировки системы искусственного обоняния в течение 6 дней и для последующего тестирования эффективности её работы в течение двух месяцев», — добавил Александр Ефиторов.