В январе 2025 года исследователи из Cornell Tech представили портативное устройство, использующее радиочастотные сигналы и алгоритмы машинного обучения для обнаружения загрязнения почвы свинцом. Эта технология, по заявлению разработчиков, позволяет быстро и точно определять концентрацию тяжёлого металла в реальном времени, что может стать прорывом в экологическом мониторинге.
Как работает технология?
Устройство генерирует радиоволны, которые взаимодействуют с почвой. Изменения в отражённом сигнале анализируются с помощью ИИ, обученного распознавать «отпечатки» свинца. Это исключает необходимость в пробоподготовке или лабораторных анализах, что сокращает время исследования с дней до минут 9.
Сравнение с традиционными методами
Современные методы, такие как атомно-абсорбционная спектрометрия (ААС) 7 или фотометрический анализ с ксиленоловым оранжевым 9, требуют забора проб и сложного оборудования. Например, ААС обеспечивает высокую точность (предел обнаружения до 0,001 мг/м³ 3), но не подходит для полевых условий. Новая технология сочетает мобильность с точностью, достигая чувствительности, сопоставимой с лабораторными стандартами.
Потенциальное применение
Устройство уже тестируется в зонах с историческим загрязнением свинцом (например, бывшие промышленные площадки). По мнению экспертов, оно может быть адаптировано для контроля воды и воздуха, дополняя существующие методы, такие как газортутные анализаторы 2 или потенциометрические датчики.
Перспективы
Исследователи планируют расширить функционал устройства для обнаружения других металлов (цинк, медь 4). Это соответствует глобальному тренду на интеграцию радиочастотных технологий в экологический мониторинг, где ключевую роль играют скорость и мобильность.
