Искусственный интеллект может увеличить производство возобновляемых биоматериалов, к такому выводу в исследовании пришли специалисты Департамента биопродуктов и биосистем CEST (Conference on Environmental Science and Technology) совместно с учеными Университета Турку и Университета Аалто.
Во всем мире лигнин производится в большом количестве, так как является побочным продуктом при изготовлении бумаги. Как правило, он используется в качестве дешевого топлива. А потому разработка ценных материалов и химических веществ из лигнина является очень перспективным направлением. Основная сложность заключается в том, чтобы найти правильные условия для его экстракции. К ним относятся такие параметры, как температура в водогрейном реакторе, где обрабатывается древесина, время реакции и соотношение древесины и воды. Это влияет не только на количество экстрагируемого лигнина, но и на его физические и химические свойства. Поэтому очень важно выбрать правильные экспериментальные условия, поскольку для разных продуктов на основе лигнина может потребоваться материал с разными свойствами.
Ученые CEST, Университета Турку и Университета Аалто выявили наилучшие условия экстракции для различных продуктов на основе лигнина с помощью байесовской оптимизации. Это метод искусственного интеллекта, или машинного обучения. Построенная на основе искусственного интеллекта модель может спрогнозировать, какое количество лигнина, с какими свойствами можно получить в разных экспериментальных условиях.
Как и в случае с любым другим методом искусственного интеллекта, байесовской оптимизации нужны данные для обучения. Но в отличие от более распространенных методов, таких как нейронные сети, в этом случае сбор данных управляется самим алгоритмом. На практике это означает, что компьютер информирует ученого, работающего в лаборатории, какие условия использовать для следующего эксперимента. Таким образом, для создания точной модели потребуется лишь небольшое количество экспериментов.
Комментарии