Decoding cesium-137: a deep learning approach to environmental prediction

Abstract

The study delves into the significant environmental threat posed by cesium-137, a byproduct of nuclear mishaps, industrial activities, and past weapons tests. The persistence of cesium-137 disrupts ecosystems by contaminating soil and water, which subsequently affects human health through the food chain. Traditional monitoring techniques like gamma spectroscopy and soil sampling face challenges such as variability and the intensive use of resources. The paper introduces deep learning, a branch of artificial intelligence, as a revolutionary method for environmental monitoring. By utilizing extensive datasets, deep learning predicts the spread of cesium-137, thus enhancing our understanding and management of its impact. The application of predictive models based on deep learning in various environmental domains demonstrates their potential for analyzing cesium-137 pollution. Дослідження зосереджено на значній екологічній загрозі, яку становить цезій-137, побічний продукт ядерних аварій, промислової діяльності та минулих випробувань зброї. Стійкість цезію-137 порушує екосистеми, забруднюючи ґрунт та воду, що у результаті впливає на здоров’я людей через харчовий ланцюг. Традиційні методи моніторингу, такі як гамма-спектроскопія та відбір проб ґрунту, стикаються з проблемами, серед яких варіативність та інтенсивне використання ресурсів. Стаття висвітлює глибинне навчання, галузь штучного інтелекту, як революційний метод для екологічного моніторингу. Використовуючи обширні набори даних, глибинне навчання дає змогу прогнозувати поширення цезію-137, покращуючи наше розуміння та управління його впливом. Застосування прогностичних моделей на основі глибинного навчання в різних екологічних доменах демонструє їх потенціал для аналізу забруднення цезієм-137.