алгоритми машинного навчання

Аналітична хімія завжди була наукою про дані. Вимірювання, калібрування, порівняння, інтерпретація — усе це потребує точності й уваги до деталей. Але сьогодні обсяги інформації, які отримує лабораторія за день, легко перевищують те, що ще десять років тому вважалося результатами кількарічної роботи. Хіміки працюють із тисячами спектрів, десятками хроматограм і сотнями цифрових файлів із результатами вимірювань.

З цим навантаженням складно впоратися лише традиційними статистичними методами. Саме тому в аналітичну хімію активно входить штучний інтелект (ШІ) — набір підходів, що дозволяє не тільки аналізувати великі масиви даних, а й робити прогнози, оптимізувати експерименти та навіть управляти обладнанням у реальному часі.