В статье представлен разработанный программный комплекс для расчета доз облучения изотопами 137Cs, 238Pu, 239+240Pu и 241Am объектов биоты, состоящий из 3 компонентов: мобильного приложения для описания реперных площадок и отбираемых образцов, приложения для настольных систем для ведения базы данных образцов на радиохимическом анализе и измерении удельной активности радионуклидов, веб-приложения для расчета доз облучения и первичной статистической обработки данных. Создана и обучена искусственная нейронная сеть для классификации спектров альфа-излучения, показана возможность ее применения для оценки качества проведения радиохимического анализа определения содержания изотопов плутония и америция. Преимущества разработки заключаются в простоте использования и унифицированном подходе к расчету доз облучения естественных популяций растений и животных.
1. Zheng M. The impact of digital economy on renewable energy development in China / M. Zheng, Ch. Y. Wong // Innovation and Green Development. 2024. Vol. 3, iss. 1. 100094. DOI: https://doi.org/10.1016/j.igd.2023.100094.
2. Investigating narratives and trends in digital agriculture: A scoping study of social and behavioural science studies / K. McGrath [et al.] // Agricultural Systems. 2023. Vol. 207. 103616. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2023.103616.
3. Medicine 2032: The future of cardiovascular disease prevention with machine learning and digital health technology / A. Javaid [et al.] // American Journal of Preventive Cardiology. 2022. Vol. 12. 100379. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajpc.2022.100379.
4. Habib M. Digital transformation strategy for developing higher education in conflict-affected societies / M. Habib // Social Sciences & Humanities Open. 2023. Vol. 8, iss. 1. 100627. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2023.100627.
5. Rhodes D.V.L. Creating Custom Digital Assistants for the Scientific Laboratory using the HelixAI Platform / D.V.L. Rhodes, J. G. Rhodes // SLAS Technology. 2022. Vol. 27, iss. 5, P. 284–289. DOI: https://doi.org/10.1016/j.slast.2022.05.002.
6. Comparative of machine learning classification strategies for electron energy loss spectroscopy: Support vector machines and artificial neural networks / D. del-Pozo-Bueno [et al.] // Ultramicroscopy. Vol. 253. 113828. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2023.113828.
7. Artificial neural network for predicting nuclear power plant dynamic behaviors / M. El-Sefy [et al.] // Nuclear Engineering and Technology. 2021. Vol. 53, iss. 10. P. 3275–3285. DOI: https://doi.org/10.1016/j.net.2021.05.003.
8. Introducing a Virtual Assistant to the Lab: A Voice User Interface for the Intuitive Control of Laboratory Instruments / J. Austerjost [et al.] // SLAS Technology. Vol. 23, iss. 5. 2018. P. 476–482. DOI: https://doi.org/10.1177/2472630318788040.
9. ICRP, 2017. Dose coefficients for nonhuman biota environmentally exposed to radiation. ICRP Publication 136. Ann. ICRP 46(2).
10. Brown J.E. A new version of the ERICA tool to facilitate impact assessments of radioactivity on wild plants and animals / J.E. Brown // Journal of Environmental Radioactivity. 2016. Vol. 153. P. 141–148. DOI: 10.1016/j.jenvrad.2015.12.011.
11. МВИ объемной и удельной активности гамма-излучающих радионуклидов на гамма-спектрометрах с полупроводниковыми детекторами. МВИ. МН 3421-2010: утв. БелГИМ 28.05.10. Минск: БелГИМ, 2010.
12. Методика определения активности стронция-90 и трансурановых элементов в биологических объектах: МВИ.МН 1892-2003. Введ. 2003-04-30. – Минск: ИРБ НАН Беларуси, 2003.
13. Методика выполнения измерений мощности эквивалентной дозы гамма-излучения дозиметрами и дозиметрами-радиометрами: МВИ.МН 2513-2006. Введ. 2006-08-11.– Гомель: РНИУП «Институт радиологии», 2005.
14. Ефремова Н.Ю. Оценка неопределенности в измерениях: Практическое пособие / Н.Ю. Ефремова. – Минск, 2003.
