科学者は人工知能を使用してプラスチックのリサイクルを改善し、分解性プラスチックと従来のプラスチックを区別します

3月14日のニュース 食品包装袋、コーヒーカップ、ビニール袋…私たちの日常生活のいたるところで目にするプラスチック。

ただ、これらの分解性プラスチック製品と従来のプラスチックを外観上で効果的に区別することは困難であり、リサイクルプロセスが適切に行われていない場合、プラスチックリサイクルを汚染し、効率が低下する可能性があります。

Frontiers in Sustainability に掲載された論文の中で、ユニバーシティ カレッジ ロンドン (UCL) の研究者は、機械学習を使用して、さまざまな種類の堆肥化可能で生分解性のプラスチックを自動的に分類し、それらは従来のプラスチックとは区別されています。

この研究の責任著者であるMark Miodownik教授は、「精度が非常に高いため、将来的にはこの技術を産業用リサイクルや堆肥化施設での使用が可能になる可能性がある」と述べた。

IT House は、この報告書から、研究者が人工知能を使用してプラスチック材料を 5mm × 5mm と 50mm × 50mm の間で分類していたことを知りました。

このテストでテストされる従来のプラスチックは主に PP と PET (主に食品容器や飲料ボトルに使用される) で作られており、堆肥化可能および生分解性プラスチックのサンプルは主にカップの蓋や容器に使用される PLA と PBAT で作られています。ティーカップ、バッグや雑誌のパッケージ。

結果は高い成功率を示しました。サンプルの測定サイズが 10 mm x 10 mm を超える場合、モデルはすべての材料に対して完璧な精度を達成しました。ただし、10mm×10mm以下のサトウキビ由来材料やヤシ葉材料の場合、誤分類率はそれぞれ20％、40％であった。

5mm x 5mm の断片を見ると、一部の材料は他の材料よりも確実に識別されました。LDPE および PBAT 断片の誤分類率は 20%、2 つのバイオマス由来材料の誤分類率は 20% でした。 60％（サトウキビ）と80％（ヤシの葉）。

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