Tecnología al rescate: ¿pueden las redes neuronales salvar la Tierra?  

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Los científicos han desarrollado un nuevo método que predice las propiedades de los materiales y su impacto en el medio ambiente. Este nuevo enfoque utiliza las redes neuronales.

Hay muchas maneras de predecir el daño potencial al medio ambiente causado por los nuevos materiales que los seres humanos desarrollan cada año. Por ejemplo, puedes colocar un producto químico en una pecera y medir su concentración tanto en los peces como en el agua. ¿Pero qué pasa si el agua está envenenada y el pez muere?

Para realizar mediciones precisas, los científicos utilizan un factor de bioconcentración (FBC) basado en las interacciones entre el disolvente y el soluto, así como métodos avanzados de aprendizaje automático. Gracias a este método, es posible predecir las propiedades de una sustancia con sólo una pequeña cantidad de datos.

Como una de las características más importantes de las sustancias orgánicas, el FBC representa la cantidad de una sustancia que se concentra en el tejido en relación con la cantidad de esa sustancia que existe en el medio ambiente en condiciones de equilibrio. El FBC es ampliamente usado en la evaluación de la seguridad de diversos compuestos químicos y puede medirse en la práctica.

Científicos de Skoltech, la Universidad de Tartu (Estonia) y la Universidad de Strathclyde (Reino Unido) liderados por el profesor de Skoltech, Maxim Fiodórov, desarrollaron un método híbrido de predicción del FBC que consiste en dos pasos.

Primero, los investigadores hacen cálculos físico-químicos para obtener densidades 3D del hidrógeno y oxígeno en de la molécula bajo estudio, y luego aplican las redes neuronales convolucionales 3D – una tecnología usada exitosamente en el reconocimiento de imágenes.

“Nuestro método facilita la predicción del impacto ambiental de una sustancia determinada”, afirmó Serguéi Sosnin, autor principal del trabajo y estudiante de doctorado de Skoltech. “Lo más importante es que hemos desarrollado un método universal para describir una molécula y que su imagen 3D pueda ser transferida a una red neuronal convolucional 3D. Nuestro método puede ayudar a predecir las propiedades de moléculas ‘exóticas’ y nuevos compuestos donde los métodos existentes de relación estructura-propiedad no funcionan”. 

Los resultados del estudio fueron publicados en el Journal of Physics: Condensed Matter.

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