Redes neurais agilizam previsão do impacto ambiental de novas substâncias, dizem cientistas

Getty Images
Nova abordagem foi desenvolvida em conjunto entre russos, estonianos e ingleses.

Há muitas maneiras de prever possíveis danos ao meio ambiente causados ​​por novas substâncias desenvolvidos por seres humanos. Por exemplo, é possível colocar um produto químico em um aquário e medir sua concentração tanto no peixe quanto na água. Mas e se a água estiver envenenada e o peixe morrer?

Para fazer medições precisas, os cientistas estão usando um fator de bioconcentração (BCF) baseado em interações entre o solvente e o soluto, bem como métodos avançados de aprendizagem de máquina. Graças a esse método, cientistas preveem as propriedades de uma substância com apenas uma pequena quantidade de dados.

Sendo uma das características mais importantes das substâncias orgânicas, o BCF representa o quanto de uma substância está concentrada em um tecido em relação ao quanto dessa substância existe no ambiente em condições de equilíbrio. O BCF é usado na avaliação da segurança de vários compostos e pode ser medido na prática.

Cientistas do Instituto Skôlkovo de Ciência e Tecnologia (Skoltech), na Rússia, da Universidade de Tartu (Estônia) e da Universidade de Strathclyde (Reino Unido), liderados pelo professor russo Maksim Fedorov, do Skoltech, estão desenvolvendo um método híbrido de predição BCF que consiste em duas etapas.

Primeiro, os pesquisadores fazem cálculos físico-químicos para obter densidades 3D de hidrogênio e oxigênio ao redor da molécula em estudo, e então aplicam redes neurais convolucionais 3D – uma tecnologia já usada no reconhecimento de imagens.

“Nosso método facilita a previsão do impacto ambiental de uma determinada substância”, afirma Serguêi Sosnin, principal autor do estudo e aluno de doutorado da Skoltech.

“O mais importante é que desenvolvemos um método universal para descrever uma molécula de modo que sua imagem 3D possa ser transferida para uma rede neural convolucional 3D. Nosso método pode ajudar a prever as propriedades de moléculas ‘exóticas’ e novos compostos onde os métodos existentes de relação estrutura-propriedade não funcionam”, continua Sosnin.

Os resultados do estudo foram publicados no Journal of Physics: Condensed Matter.

Recentemente, outro grupo de cientistas do Instituto Skôlkovo de Ciência e Tecnologia desenvolveu uma tecnologia capaz de limpar o solo contaminado por lixo tóxico. Leia mais aqui.

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