Naučnici sa Univerziteta Monash razvili su inovativan AI program koji može značajno ubrzati i poboljšati analizu mikroplastike u životnoj sredini, objavljeno je u časopisu Journal of Hazardous Materials.
Ovaj napredni algoritam koristi mašinsko učenje za analizu hiljada uzoraka u sekundama, dok bi tradicionalne metode zahtevale mesece rada. Ključna prednost programa je sposobnost razlikovanja mikroplastike od prirodnih materijala poput školjki, algi i životinjskog krzna, čime se smanjuje mogućnost pogrešne identifikacije.
Koristeći Fourier Transform infracrvenu spektroskopiju (FTIR), AI generiše jedinstvene „hemijske potpise“ plastike, omogućavajući preciznu klasifikaciju različitih vrsta mikroplastike. Ovo je prvi alat te vrste sposoban za analizu velikih biblioteka mikroplastičnih uzoraka, što istraživačima pruža neophodne podatke o distribuciji i uticaju ovih zagađivača.
Vodeći istraživač Frithjof Herb, doktorand na Monash univerzitetu, naglasio je značaj ovog proboja:
„Analiza uzoraka do sada je bila dugotrajan i naporan proces. Naš alat omogućava brže i preciznije mapiranje mikroplastike, što je ključno za razvoj strategija njenog uklanjanja i sprečavanja daljeg zagađenja.“
Jedna od najvećih prednosti ovog AI sistema je njegova prilagodljivost, jer može prepoznati nove oblike mikroplastike kako se hemijski sastav plastike menja kroz vreme. Pored toga, softver je optimizovan za rad na standardnim laptop računarima, što omogućava široku primenu među naučnicima i ekolozima širom sveta.
Ovaj napredak označava ključni korak u globalnoj borbi protiv mikroplastičnog zagađenja, omogućavajući bržu detekciju i analizu kako bi se zaštitili ekosistemi i javno zdravlje.
