Машинное обучение в аналитической химии

Введение в машинное обучение

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам улучшать свою предсказательную производительность в определенной задаче с течением времени, без явного программирования.

Методы машинного обучения изучают прошлые данные (исторические данные) для поиска закономерностей и принятия решений или предсказаний без вмешательства человека. Применение машинного обучения распространилось в различных областях, включая аналитическую химию, где оно помогает анализировать сложные наборы химических данных.

Обзор аналитической химии

Аналитическая химия — это наука об извлечении, обработке и передаче информации о составе и структуре вещества. Это раздел химии, который фокусируется на качественном и количественном определении химических компонентов веществ.

В аналитической химии такие вопросы, как "Что это за химическое вещество?", "Сколько этого химического вещества присутствует?", и "Как это химическое вещество реагирует с другими химическими веществами?" Техники аналитической химии часто включают сложные приборы, такие как спектрометры и хроматографы, которые производят большое количество данных.

Роль машинного обучения в аналитической химии

Комбинирование машинного обучения с аналитической химией привело к развитию поддисциплины, называемой хемометрией, где эти модели ИИ используются для обработки больших данных, получаемых в ходе химических экспериментов и анализа.

Предобработка данных в аналитической химии

Первый шаг в применении машинного обучения к данным аналитической химии — предобработка данных. Это включает очистку данных, выбор признаков и уменьшение размерности данных. Здесь данные могут содержать сезонные вариации, шум или выбросы, которые необходимо нормализовать.

// Пример нормализации в предобработке данных
для каждого значения в наборе данных: нормализованное_значение = (значение - среднее) / стандартное_отклонение

Извлечение и подбор признаков

Извлечение и подбор признаков — это критические этапы подготовки данных для машинного обучения. Не все данные, полученные в ходе аналитических экспериментов, полезны; поэтому признаки, наиболее релевантные задаче, должны быть тщательно выбраны.

Применение моделей машинного обучения

Модели машинного обучения в аналитической химии включают супервизионные, несупервизионные и полу-супервизионные модели. Супервизионное обучение полагается на заранее размеченные данные для обучения модели, в то время как несупервизионное обучение выявляет скрытые закономерности в наборе данных без каких-либо предварительных меток.

// Простой пример супервизионного алгоритма обучения
train_dataset = [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]
model = train_model(train_dataset)

Регрессионный анализ

Техники регрессии, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, используются для предсказания непрерывных результатов в аналитической химии.

// Пример простой модели линейной регрессии
предсказание = перехват + наклон * входная_переменная

Кейс: Предсказание концентраций химических веществ

Рассмотрим задачу предсказания концентрации химического вещества в растворе на основе спектральных данных. Используя модели регрессии машинного обучения, эти концентрации можно быстро предсказывать, экономя время и ресурсы в лабораторной среде.

Представьте, что у нас есть спектроскопические данные в следующем виде:

длина волны интенсивность
400 нм 0.15
402 нм 0.18
...
700 нм 0.55

Выбираются признаки (в данном случае длина волны), а интенсивности представляют собой точки данных для регрессионного анализа.

Техники кластеризации

Кластеризация, форма несупервизионного обучения, группирует похожие точки данных вместе. Это может быть особенно полезно при идентификации неизвестных компонентов в химических смесях.

// Пример кластеризации K-средних
определить число_кластеров
разделить данные на группы число_кластеров

Цель заключается в минимизации расстояний внутри кластера и максимизации расстояний между кластерами.

Визуализация кластеров

В приведенной выше SVG сгруппированные круги представляют собой группы схожих химических свойств.

Уменьшение размерности

Высокомерные данные могут быть перегрузкой в аналитической химии. Техники, такие как PCA (анализ главных компонентов), помогают уменьшить размерность, делая данные более удобными для просмотра и анализа.

// Пример PCA
импортировать PCA_library
уменьшенные_данные = PCA(данные)

Поддерживающие векторные машины и химическая классификация

Поддерживающие векторные машины (SVM) используются в задачах классификации, где цель состоит в классификации химических веществ в заранее определенные классы. Модели SVM находят оптимальные гиперплоскости, отделяющие разные классы химических данных.

В этом примере разделительная линия представляет собой гиперплоскость, найденную SVM между двумя типами химических веществ.

Интеграция хемометрических приборов

Интеграция машинного обучения в хемометрические инструменты позволяет получить мощную комбинацию для анализа и интерпретации сложных данных. Эта интеграция часто включает в себя программные инструменты, оснащенные возможностями машинного обучения для автоматизации и улучшения процессов обработки и анализа данных.

Заключение

Применение машинного обучения в аналитической химии с помощью хемометрии изменило ландшафт анализа данных в этой области. С возможностью обрабатывать большие и сложные наборы данных, делать предсказания и автоматизировать анализ данных, хемометрия стала незаменимой для химиков.

Область аналитической химии получает выгоду от достижений в алгоритмах машинного обучения и вычислительной мощности, что позволяет разрабатывать более инновационные и эффективные аналитические методы.

Комментарии