Чёрное-чёрное море: как мы спасали птиц после разлива нефти в Анапе

Меня зовут Виктор, я продуктовый менеджер в ЮMoney. Сегодня расскажу, как мы с супругой ездили волонтёрами в Анапу спасать птиц от разлившегося мазута: искали их, отмывали, давали клички, лечили, кормили килькой и готовили к выпуску в дикую природу.

https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/913954/

#волонтёры #экология #загрязнение_воды #загрязнение_окружающей_среды #анапа #разлив_нефти #катастрофа

Уборка микропластика: самодиспергирующиеся мягкие дендритные микроочистители

Беда не приходит одна. К сожалению, это выражение весьма точно описывает ситуацию с загрязнением окружающей среды, особенно пластиковыми отходами. Крупный мусор тяжело не заметить, он приносит много вреда как флоре, так и фауне планеты. Однако куда опаснее пластик, который порой не виден глазу, а именно микропластик. Последние исследования показали, что человек за год съедает, выпивает и вдыхает от 78 до 211 тысяч частиц микропластика. Ученые из Университета штата Северная Каролина (США) разработали систему очистки воды от микропластика за один цикл. Из чего состоит данная система, как именно она работает, и насколько она эффективна? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/896368/

#микропластик #экология #загрязнение_воды #очистка_воды #химия

ИИ и прогнозирование микроэлементов для борьбы с загрязнением воды

В последние десятилетия угроза загрязнения водных ресурсов стала одной из наиболее беспокоящих экологических проблем. С ростом мирового потребления фармацевтических препаратов в 2020 году оно достигло 4 миллиардов доз, и как следствие, водные системы сталкиваются с увеличением количества и разнообразия микроэлементов, попадающих в очистные сооружения. Эти вещества, часто неизвестные и трудно поддающиеся анализу, могут оказать вредное воздействие на окружающую среду и здоровье человека, включая канцерогенез и эндокринные нарушения. В условиях, где традиционные методы анализа требуют дорогостоящего оборудования, опытных специалистов и затрат времени, наука стремится к эффективным и инновационным подходам. В этом контексте исследовательская команда Корейского Института Науки и Технологии (KIST), под руководством Хон Сок-Вона, главы Центра исследования водных ресурсов и цикла, и старшего исследователя Сон Муна, представляет новаторскую методологию, основанную на искусственном интеллекте, для борьбы с вызовами загрязнения воды. В данной статье мы рассмотрим уникальный подход команды KIST, объединяющий в себе методы самоорганизующихся карт (SOM) для кластеризации и случайных лесов (RFC) в машинном обучении для прогнозирования свойств и поведения микроэлементов. Результаты этого исследования проливают свет на возможности применения искусственного интеллекта в экологии, предоставляя быстрый и точный инструмент для анализа и прогнозирования воздействия микроэлементов в водных системах. Приятного прочтения(:

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/791174/

#ии #ии_и_машинное_обучение #загрязнения #загрязнение_среды #загрязнение_воды