科学者は機械学習を使用して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

食品包装袋、コーヒーカップ、ビニール袋など、プラスチックは私たちの日常生活のあらゆるところで見られます。近年、国の政策や住民の環境意識の向上により、分解性プラスチック製品を使用する人が増えています。

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見た目で効果的に区別するのは難しく、リサイクルプロセスが適切に行われない場合、プラスチックが汚染される可能性があります。そして効率が低下します。

Frontiers in Sustainabilityに掲載された論文では、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）の研究者らが機械学習を利用して、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、従来のプラスチックと比較して区別している。この研究の責任著者であるマーク・ミオドニク教授は、「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 の間で分類していることを知りました。

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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