"Машинное обучение заключается в том, чтобы на основе уже известных данных химического анализа обучить компьютер анализировать химический состав растительного лекарства," - говорится в пресс-релизе Сколтеха.
По мнению разработчиков, в последние годы активно развивается рынок препаратов на основе лекарственных растений как альтернативы синтетическим препаратам, но до сих пор не разработаны эффективные способы оценки качества растительного материала, применяемого при производстве таких лекарств. "Проверки препаратов иногда демонстрируют отсутствие в них заявленного лекарственного растения" - говорится в пресс-релизе.
В своей работе ученые проанализировали образцы 36 видов лекарственных растений и идентифицировали их с помощью машинного обучения. В результате химического анализа проб получены хроматографические данные в цифровом виде, которые содержат информацию о компонентах пробы. В разных пробах, относящихся к экстрактам одного и того же вида, сигналы от разных химических веществ, из которых состоит растение, воспроизводились и составляли "образ" или "отпечаток пальцев" вида. После этого "отпечатки" веществ проанализировали с помощью алгоритма, который разработали авторы исследования.
По мнению разработчиков, автоматизация анализов хроматографии может использоваться организациями, контролирующими поступающие на рынок лекарственные препараты.

Источник: ТАСС - http://tass.ru/nauka/3409261