МОСКВА, 30 марта. /ТАСС/. Ученые из Самарского государственного технического университета (СамГТУ) разрабатывают аналитические системы нового типа для проведения измерений непосредственно на производственных линиях или в полевых условиях. Об этом сообщили в четверг в пресс-службе Минобрнауки РФ.
"Мы предложили аналитические системы нового типа, основанного на оптической спектроскопии. [Новая технология] позволяет разрабатывать недорогие, компактные, портативные, встраиваемые, в том числе поточные, в том числе в реальном времени, оптические анализаторы и проводить анализ, который не возможен в лабораторном исполнении", - приводит пресс-служба слова руководителя научной группы, доктора химических наук, заведующего кафедрой "Аналитическая и физическая химия" СамГТУ Андрея Богомолова.
Он отметил, что традиционно оптическая спектроскопия, то есть группа методов качественного и количественного анализа веществ, основанных на изучении взаимодействия света с веществом в оптическом диапазоне длин волн, развивалась как сложное аналитическое решение, используемое в передовых технологиях и требующее дорогостоящего оборудования. Однако с ростом количества образцов и объектов, подлежащих аналитическому контролю, на передний план выступила проблема низкой производительности этого метода. Ответом стала разработка мультисенсорного подхода в оптической спектроскопии, инструментом которого являются оптические мультисенсорные системы (ОМС). Ученый добавил, что таких разработок ранее в России не было, за рубежом они находятся на начальных стадиях. Развитие этой технологии меняет подход к сбору и анализу данных.
"Внедрение таких анализаторов позволит улучшить качество пищевых и фармацевтических продуктов, оптимизировать процессы их производства, проводить медицинскую диагностику более оперативно (индивидуальная диагностика, помощь хирургу во время операции)", - сказал Богомолов.
Сбор, визуализация, предварительная обработка и последующий анализ данных с использованием ОМС отличаются от традиционных методов и требуют пересмотра традиционных подходов к обработке информации. Ученые предполагают, что перспективным будет объединение программных средств машинного обучения и хемометрики - дисциплины, занимающейся извлечением полезной информации из химических данных с помощью математических методов, а также планированием эксперимента и подбором оптимальных условий его проведения.
Исследование проведено при финансовой поддержке Минобрнауки России.
