Власти в Китае подключили к борьбе с наркотиками нейросеть

Исследователи из Института биологии Чэнду в Китае разработали технологию на основе искусственного интеллекта, способную распознать квадриллион возможных соединений наркотиков. Это достижение, сообщает газета South China Morning Post, имеет потенциал кардинально изменить глобальные меры по контролю за наркотиками.

В рамках исследования, результаты которого будут детально представлены в апрельском выпуске журнала Journal of Hazardous Materials, учёные использовали методы машинного обучения и анализа проб воды, чтобы создать карту молекулярных "кубиков конструктора Лего", представляющих собой производные фентанила. Это позволит Китаю более эффективно отслеживать и заранее запрещать целые группы производных из этих опасных веществ.

Производители наркотиков могут незначительно изменять химическую структуру фентанила, подобно тому, как можно переставлять элементы конструктора Лего, чтобы создавать новые и ещё более опасные версии вещества. На сегодняшний день более ста таких модифицированных форм фентанила уже стали доступны на мировых рынках наркотиков.

Чтобы противостоять этой проблеме, китайские ученые разработали высокотехнологичный инструмент, который поможет предсказывать и отслеживать изменения в этих постоянно эволюционирующих препаратах. Команда исследователей провела тестирование на 29 известных формах фентанила, растворяя их в образцах воды, собранных из канализационных систем, рек и озёр, чтобы моделировать, как человеческий организм расщепляет эти наркотики.

В процессе изучения распада фентанила в воде они смогли выявить его уникальные химические "отпечатки", которые можно сравнить с деталями конструктора Лего: даже если оригинальный наркопрепарат маскируется, его расщеплённые части могут помочь установить, чем он был ранее. Затем, используя алгоритмы искусственного интеллекта, команда создала базу данных, способную предсказать переменные более чем квадриллиона комбинаций фентанила. Эта система, протестированная на 5180 известных формах фентанила, продемонстрировала точность 99,38%, не пропустив ни одного из исследуемых образцов.