Экология района марьина роща
(публикация автора на scipeople)
Район Марьина Роща располагается на территории Северо-Восточного административного округа Москвы и граничит с центральной частью российской столицы. Муниципалитет занимает площадь около 4,7 кв. км, а численность жителей здесь оценивается почти в 67 тыс. человек. Марьина Роща: экологическая картина муниципалитета Оценивая экологическую ситуацию в районе Марьина Роща, можно сделать вывод, что благополучной ее назвать нельзя. Несмотря на то, что СВАО принято считать относительно стабильным округом с точки зрения экологии, муниципалитете Марьина Роща выбивается из общей картины. Для района характерны следующие проблемы: Близость ЦАО и как следствие большая загазованность воздуха; Наличие железнодорожных путей в районе, что повышает уровень шума в округе; Отсутствие крупных парковых зон и зеленых насаждений; Обилие промышленных объектов; Наличие крупных автомагистралей, в частности ТТК и Шереметьевская улица. Особенности экополитики района Экология в районе Марьина Роща отличается нестабильностью. По данным исследователей, муниципалитет входит в пятерку самых неблагополучных в Москве. Кроме того, в муниципалитете огромное количество людей, которые страдают заболеваниями дыхательной системы. По этому показателю Марьина Роща занимает третью позицию по Москве. В последние годы муниципальные власти озаботились состоянием экологии в районе и начали внедрять в жизнь разнообразные экологические проекты. Тем не менее, на общую экологию Марьиной Рощи это не оказывает значительного воздействия. Проект по обустройству зеленых зон в районе практически провалился из-за крайней истощенности почвенного слоя. Несмотря на все это, муниципалитет пытается и дальше обустроить нормальную экологию. Реализуются проекты, в частности внедряются новые технологии и очистительные системы, завозятся грунты и разбиваются парковые зоны.
Экология района матушкино
(публикация автора на scipeople)
Район Матушкино является частью Зеленоградского административного округа Москвы. Муниципалитет занимает общую площадь в пределах 4,4 кв. км, а проживает тут чуть больше 40 тыс. человек. Экология района Матушкино: положительные моменты С точки зрения экологии Матушкино считается одним из самых экологически безопасных муниципалитетов столицы. Достигается это за счет умелого сочетания нескольких факторов, в частности: Территория Матушкино со всех сторон окружена большими парковыми насаждениями, поэтому экологическая обстановка внутри муниципалитета всегда стабильная; Промышленные зоны вынесены в северную часть района подальше от жилых строений; Властями регулярно проводятся экологические мероприятия, в ходе реализации которых район получает новые очистительные сооружения и фильтры. Проблемные моменты экологической политики района Говоря об экологической ситуации в районе Матушкино, можно сделать вывод, что муниципалитет полностью стабилен и безопасен. Тем не менее, это не совсем так. Не стоит забывать, что упоминая о российской столице, говорить о полностью благоприятном экологическом климате невозможно. По сравнению с другими муниципалитетами Матушкино выглядит боле респектабельно, тем не менее, и тут проявляются некоторые проблемы: Для Матушкино характерно сильное истощение почвенного слоя, особенно с северной части района в месте нахождения промышленной зоны; На территории муниципалитета наблюдается немало противозаконных мусорных свалок; Водные источники имеют высокую концентрацию опасных отравляющих веществ. Справедливости ради стоит заметить, что местные управленческие структуры не сидят смирно, и проводят грамотную экополитику. В результате дополнительного озеленения и очистки водных объектов, экология улучшается с каждым днем. К тому же стоит обратить внимание еще и на тот факт, что транспортный поток в Матушкино небольшой, что благоприятно влияет на атмосферу в целом.
Экология митино
(публикация автора на scipeople)
Экология Митино признана наиболее благоприятной в северо-западном районе столицы. Район буквально окружен со всех сторон лесными массивами: Новогорский лесопарк в северной части; Поселение Отрадненское на западе; Лесополоса на востоке; Ландшафтный парк с дубовой рощей на юге. В любимом месте отдыха местных жителей Ландшафтном парке высажено свыше 5 тыс. деревьев, 49 тыс. кустарников, сделано более 920 тыс. м ² зеленых газонов. Ландшафтные особенности Район Митино располагается на возвышенной и холмистой территории, где почвы тяжелые суглинистые. Это обстоятельство не позволяет загрязненным водам попадать в грунт, в результате чего они активно смываются. Кроме того водоемы в данной части города всегда чище. Это обусловлено тем фактом, что ток воды в Подмосковье происходит с западного направления на юг и восток. Благоприятная экология Митино в Москвеобусловленане только лесными массивами, но и отсутствием крупных промышленных предприятий, что выгодно отличает район. На экологию в районе Митино автотранспорт не оказывает серьезного воздействия. Чистый воздух в районе обеспечен благодаря живописному парку и прекрасному озеру. Руководство района принимает меры по очистке берега пруда, была благоустроена территория, которая прилегала к роднику.
Экология можайского района
(публикация автора на scipeople)
Можайский район Москвы располагается в западной части российской столицы и территориально относится к Западному административному округу. После присоединения к муниципалитету инновационного центра Сколково в 2012 году, общая площадь Можайского района стала равняться 10,7 кв. км, а численность населения составляет почти 136 тыс. человек. Можайский район: экологические проблемы Анализируя экологию Можайского района можно сделать вывод, что ситуация в муниципалитете находится под жестким контролем властей и является относительно благоприятной. Тем не менее, нельзя не отметить основные проблемы, которые характерны для этой части столицы: Значительное количество промышленных объектов; Недостаточные площади зеленых насаждений; Большое количество новостроев, из-за чего в атмосфере наблюдаются значительные концентрации строительной пыли; Большой автомобильный поток в пределах МКАД и Можайского шоссе. Экополитика Можайского района Но, даже несмотря на то, что проблемы в муниципалитете имеются, местные власти проводят такую политику, чтобы практически полностью нивелировать их. В частности, промышленные зоны располагаются вдали от жилых секторов, и потому не могут негативно влиять на экологическую обстановку Можайского района. Местные органы власти также усиленно занимаются разработкой новых проектов, которые помогут улучшить экологию Можайского района. В частности, на вооружение принимаются инновационные подходы в очистительных системах и фильтрах, проводятся ежегодные семинары среди ведущих экологов России и к работе также привлекаются студенты и жители муниципалитета. Совместными усилиями удалось добиться того, что водные источники муниципалитета считаются одними из чистейших в столице, а восстановление поврежденных слоев почвы (особенно в зонах промышленного производства) проходит в разы быстрее.
Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств (публикация автора на scipeople)
Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств
Темной ночью, вдали от городского света, звезды Млечного Пути кажутся несметными. Но из любой точки невооруженному глазу видно не больше 4500 звезд. В нашей же галактике их 100-400 миллиардов, галактик во Вселенной и того больше. Выходит, в ночном небе не так много звезд. Однако даже это число открывает перед нами глубокую подноготную… лекарств и препаратов. Дело в том, что число возможных органических соединений с лекарственными способностями превышает число звезд во Вселенной более чем на 30 порядков. И химические конфигурации, которые создают ученые из существующих медикаментов, сродни звездам, которые мы могли бы увидеть в центре города ночью.
Поиск всех возможных лекарств — непосильная задача для человека, как и исследование всего физического пространства, и даже если бы мы могли, большая часть обнаруженного не соответствовала бы нашим целям. Тем не менее мысль о том, что чудесные лекарства могут скрываться среди изобилия, слишком заманчива, чтоб ее игнорировать.
Именно поэтому нам стоит использовать искусственный интеллект, который сможет работать больше и ускорить открытие. Так считает Алекс Жаворонков, выступивший на Exponential Medicine в Сан-Диего на прошлой неделе. Это применение может стать крупнейшим для ИИ в медицине.
Собаки, диагноз и лекарства Жаворонков — CEO Insilico Medicine и CSO Biogerontology Research Foundation. Insilico — один из множества стартапов, разрабатывающих ИИ, способный ускорить открытие новых лекарств и препаратов.
За последние годы, рассказал Жаворонков, известная техника машинного обучения — глубокое обучение — осуществила прогресс на нескольких фронтах. Алгоритмы, способные обучаться игре в видеоигры — вроде AlphaGo Zero или покериста Carnegie Mellon — представляют самый большой предмет интереса. Но распознавание закономерностей — вот что дало мощный толчок глубокому обучению, когда алгоритмы машинного обучения наконец-то начали отличать кошек от собак и делать это достаточно быстро и точно.
В медицине алгоритмы глубокого обучения, обученные по базам данных медицинских снимков, могут выявлять опасные для жизни заболевания с равной или большей точностью, чем специалисты-люди. Есть даже предположение, что ИИ, если мы научимся ему доверять, может быть бесценным при диагностике болезни. И как отметил Жаворонков, грядет больше приложений и послужной список будет только расти.
«Tesla уже выводит автомобили на улицу», говорит Жаворонков. «Трех-, четырехлетняя технология уже перевозит пассажиров из пункта А в пункт Б на скорости 200 километров час; одна ошибка — и ты мертв. Но люди доверяют свои жизни этой технологии».
«Почему бы не делать того же в фармацевтике?».
Пробы и ошибки, снова и снова В фармацевтических исследованиях ИИ не придется водить автомобиль. Он станет ассистентом, который в паре с химиком или двумя сможет ускорить открытие препаратов, просматривая больше вариантов в поисках лучших кандидатов.
Пространство для оптимизации и повышения эффективности просто огромное, считает Жаворонков.
Поиск препаратов — кропотливое и дорогостоящее занятие. Химики просеивают десятки тысяч возможных соединений в поисках самых многообещающих. Из них лишь некоторые уходят на дальнейшее изучение, и еще меньше будут проходить испытания на людях, а из этих вообще крохи будут одобрены к дальнейшему использованию.
Весь этот процесс может занять много лет и стоить сотни миллионов долларов.
Это проблема касается больших данных (big data), а глубокое обучение преуспевает в работе с большими данными. Первые приложения показали, что системы ИИ на основе глубокого обучения способны находить едва заметные закономерности в гигантских выборках данных. Хотя производители лекарств уже используют программное обеспечение для просеивания соединений, такое программное обеспечение требует четких правил, написанных химиками. Плюсы ИИ в данном деле — его способность учиться и совершенствоваться самостоятельно.
«Существует две стратегии инноваций на базе ИИ в фармацевтике, которые обеспечат вас лучшими молекулами и быстрым одобрением», говорит Жаворонков. «Один ищет иглу в стоге сена, а другой создает новую иглу».
Чтобы найти иголку в стоге сена, алгоритмы обучаются на больших база данных молекул. Затем они ищут молекулы с подходящими свойствами. Но создать новую иглу? Эту возможность предоставляют генеративные состязательные сети, на которых специализируется Жаворонков.
Такие алгоритмы ставят две нейронные сети друг против друга. Одна генерирует осмысленный результат, а другая решает, является ли этот результат истинным или ложным, говорит Жаворонков. В совокупности эти сети генерируют новые объекты, такие как текст, изображения или, в данном случае, молекулярные структуры.
«Мы начали использовать эту конкретную технологию, чтобы глубокие нейронные сети вообразили новые молекулы, чтобы сделать ее идеальной с самого начала. Нам нужны идеальные иглы», говорит Жаворонков. «Вы можете обратиться к этой генеративной состязательной сети и попросить ее создать молекулы, которые ингибируют белок Х в концентрации Y, с наивысшей жизнеспособностью, заданными характеристиками и минимальными побочными эффектами».
Жаворонков полагает, что ИИ может найти или изготовить больше иголок из множества молекулярных возможностей, освободить химиков-людей, чтобы те могли сосредоточиться на синтезе только самых перспективных. Если это сработает, как надеется он, мы сможем увеличить количество попаданий, минимизировать промахи и в целом ускорить процесс. https://ru.onlytrends.info/