Interdisciplinarni istraživački tim sa Univerziteta Vaterlo koristi veštačku inteligenciju (AI) da identifikuje mikroplastiku brže i preciznije nego ikada ranije.
Mikroplastika se obično nalazi u hrani i opasni su zagađivači koji izazivaju ozbiljnu štetu po životnu sredinu – njihovo pronalaženje je ključ da ih se rešite.
Napredni sistem za identifikaciju imidžinga istraživačkog tima mogao bi da pomogne postrojenjima za prečišćavanje otpadnih voda i industrijama za proizvodnju hrane da donesu informisane odluke za ublažavanje potencijalnog uticaja mikroplastike na životnu sredinu i zdravlje ljudi.
Istraživački rad, „Upotreba dubokog učenja za automatsko prepoznavanje mikroplastike (MP) putem mikro-FT-IR snimanja fokalne ravni (FPA)“, objavljen je u časopisu Zagađenje životne sredine.
Sveobuhvatna analiza rizika i akcioni plan zahtevaju kvalitetne informacije zasnovane na tačnoj identifikaciji. U potrazi za robusnim analitičkim alatom koji bi mogao da nabroji, identifikuje i opiše mnoge mikroplastike koje postoje, vođa projekta dr Vejn Parker i njegov tim, upotrebili su naprednu metodu spektroskopije koja izlaže čestice opsegu talasnih dužina svetlosti. Različite vrste plastike proizvode različite signale kao odgovor na izlaganje svetlosti. Ovi signali su poput otisaka prstiju koji se takođe mogu koristiti za označavanje čestica kao mikroplastičnih ili ne.
Izazov koji istraživači često pronalaze je da mikroplastika dolazi u širokim varijantama zbog prisustva proizvodnih aditiva i punila koji mogu zamagliti „otiske prstiju“ u laboratorijskom okruženju. Ovo otežava identifikaciju mikroplastike iz organskog materijala, kao i različitih tipova mikroplastike. Obično je potrebna ljudska intervencija da bi se iskopali suptilni obrasci i znakovi, što je sporo i podložno grešci.
„Mikroplastika je hidrofobni materijal koji može da upije druge hemikalije“, rekao je Parker, profesor na Vaterloovom odseku za građevinarstvo i inženjerstvo zaštite životne sredine. „Nauka se i dalje razvija u smislu toga koliko je problem ozbiljan, ali teoretski je moguće da mikroplastika povećava akumulaciju toksičnih supstanci u lancu ishrane.
Parker se obratio dr Aleksandru Vongu, profesoru na Vaterloovom odseku za sistemski dizajn inženjeringa i kanadskoj katedri za istraživanje veštačke inteligencije i medicinske slike za pomoć. Uz njegovu pomoć, tim je razvio AI alat pod nazivom PlasticNet koji omogućava istraživačima da brzo analiziraju veliki broj čestica približno 50% brže od prethodnih metoda i sa 20% više tačnosti.
Alat je najnovija održiva tehnologija koju su osmislili istraživači Vaterloa kako bi zaštitili našu životnu sredinu i uključili se u istraživanja koja će doprineti održivoj budućnosti.
„Izgradili smo neuronsku mrežu dubokog učenja kako bismo poboljšali identifikaciju mikroplastike iz spektroskopskih signala“, rekao je Vong. „Obučili smo ga na podacima iz postojećih izvora literature i sopstvenim generisanim slikama da bismo razumeli različit sastav mikroplastike i brzo i ispravno uočili razlike – bez obzira na kvalitet otiska prsta.
Parkerov bivši dr. student, Frank Zhu, testirao je sistem na mikroplastici izolovanoj iz lokalnog postrojenja za prečišćavanje otpadnih voda. Rezultati pokazuju da može da identifikuje mikroplastiku sa brzinom i preciznošću bez presedana. Ove informacije mogu osnažiti postrojenja za tretman da sprovode efikasne mere za kontrolu i eliminaciju ovih supstanci.
Sledeći koraci uključuju kontinuirano učenje i testiranje, kao i dopremanje PlasticNet sistemu više podataka kako bi se povećao kvalitet njegovih mogućnosti identifikacije mikroplastike za primenu u širokom spektru potreba.
