Tehnike optičke analize i mašinskog učenja sada mogu lako da otkriju mikroplastiku u morskim i slatkovodnim sredinama koristeći jeftine porozne metalne podloge. Detalji metode, koju su razvili istraživači na Univerzitetu Nagoja sa saradnicima na Nacionalnom institutu za nauke o materijalima u Japanu i drugima, objavljeni su u časopisu Nature Communications.
Detekcija i identifikacija mikroplastike u uzorcima vode je od suštinskog značaja za praćenje životne sredine, ali je izazovna delom zbog strukturne sličnosti mikroplastike sa prirodnim organskim jedinjenjima koja potiču od biofilma, algi i raspadajuće organske materije. Postojeće metode detekcije generalno zahtevaju složene tehnike odvajanja koje oduzimaju vreme i skupe.
„Naš novi metod može istovremeno da odvoji i izmeri obilje šest ključnih tipova mikroplastike — polistirena, polietilena, polimetilmetakrilata, politetrafluoroetilena, najlona i polietilen tereftalata“, kaže dr Olga Guselnikova iz Nacionalnog instituta za nauku o materijalima (NIMS).
Sistem koristi poroznu metalnu penu da uhvati mikroplastiku iz rastvora i optički je detektuje koristeći proces koji se naziva površinski poboljšana Raman spektroskopija (SERS). „Dobiveni SERS podaci su veoma složeni“, objašnjava dr Džoel Henzi iz NIMS-a, „ali sadrže uočljive obrasce koji se mogu tumačiti korišćenjem savremenih tehnika mašinskog učenja“.
Da bi analizirao podatke, tim je napravio kompjuterski algoritam neuronske mreže pod nazivom SpecATNet. Ovaj algoritam uči kako da tumači obrasce u optičkim merenjima da bi identifikovao ciljnu mikroplastiku brže i sa većom preciznošću od tradicionalnih metoda.
„Naša procedura ima ogroman potencijal za praćenje mikroplastike u uzorcima dobijenim direktno iz okoline, bez potrebe za prethodnom obradom, dok na nju ne utiču mogući zagađivači koji bi mogli da ometaju druge metode“, kaže profesor Jusuke Jamauči sa Univerziteta Nagoja.
Istraživači se nadaju da će njihova inovacija u velikoj meri pomoći društvu u proceni značaja zagađenja mikroplastikom na javno zdravlje i zdravlje svih organizama u morskim i slatkovodnim sredinama. Kreiranjem jeftinih mikroplastičnih senzora i algoritama otvorenog koda za tumačenje podataka, oni se nadaju da će omogućiti brzo otkrivanje mikroplastike, čak i u laboratorijama sa ograničenim resursima.
Trenutno, materijali potrebni za novi sistem donose uštede troškova od 90% do 95% u poređenju sa komercijalno dostupnim alternativama. Grupa planira još više smanjiti troškove ovih senzora i učiniti metode jednostavnim za repliciranje bez potrebe za skupim objektima. Pored toga, istraživači se nadaju da će proširiti sposobnost SpecATNet neuronske mreže za otkrivanje šireg spektra mikroplastike i čak prihvatiti različite vrste spektroskopskih podataka pored SERS podataka.
