Сегодня технологии искусственного интеллекта (ИИ) используются в самых разнообразных сферах – от прогноза магнитных бурь и состава атмосферного воздуха до практического применения, в, частности, в области утилизации. Так, прежде чем переработать пластиковые отходы их нужно отсортировать – и вот здесь нейросеть сортирует пластик с точностью 95%! Но ещё остается актуальнейшая проблема – обнаружение и идентификация микропластика в окружающей среде. Особенно сложно это сделать в воде из-за структурного сходства микрочастиц с природными органическими соединениями, полученными из биоплёнок, водорослей и разлагающихся органических веществ. Существующие методы обнаружения требуют сложных технологий разделения, которые занимают много времени и стоят дорого. 

Интересное решение предложили в Университете Нагои. Ученые совместно с сотрудниками Национального института материаловедения в Японии и коллегами из других заведений предложили технологию с помощью недорогих пористых металлических подложек. Метод позволяет одновременно разделять и измерять количество шести основных типов микропластика – полистирола, полиэтилена, полиметилметакрилата, политетрафторэтилена, нейлона и полиэтилентерефталата. Система использует пористую металлическую пену для захвата микропластика из раствора и его оптического обнаружения с помощью процесса, называемого поверхностно-усиленной рамановской спектроскопией (SERS). Полученные данные SERS сложны, но они содержат различимые закономерности, которые можно интерпретировать с помощью современных методов машинного обучения.

Для анализа данных команда создала нейросетевой компьютерный алгоритм под названием SpecATNet. Этот алгоритм учится интерпретировать паттерны в оптических измерениях, чтобы идентифицировать целевой микропластик быстрее и с большей точностью, чем традиционные методы. Процедура обладает огромным потенциалом для мониторинга микропластика в образцах, полученных непосредственно из окружающей среды, не требуя предварительной обработки и не подвергаясь воздействию возможных загрязнений, которые могут помешать другим методам.

Исследователи надеются, что их инновация поможет обществу оценить значение загрязнения микропластиком для здоровья населения и всех организмов в морской и пресноводной среде. Создав недорогие датчики микропластика и алгоритмы интерпретации данных с открытым исходным кодом, они надеются обеспечить быстрое обнаружение микропластика даже в лабораториях с ограниченными ресурсами.

Подробности метода опубликованы в журнале Nature Communications.