3월 14일 뉴스, 식품포장봉지, 커피컵, 비닐봉지..., 플라스틱은 우리 일상 곳곳에서 볼 수 있습니다.
단, 이러한 분해성 플라스틱 제품과 기존 플라스틱을 외관상 효과적으로 구별하기 어려울 뿐입니다. 재활용 과정이 제대로 이루어지지 않으면 플라스틱 재활용이 오염되고 효율성이 저하될 수 있습니다.
University College London(UCL)의 연구원들은 Frontiers in Sustainability에 논문을 게재했습니다. 그들은 기계 학습을 사용하여 다양한 유형의 퇴비화 가능, 생분해성 플라스틱을 자동으로 분류하고 기존 플라스틱과 구별했습니다.
이 연구의 교신 저자인 Mark Miodownik 교수는 "정확도가 매우 높아 이 기술을 향후 산업 재활용 및 퇴비화 시설에 사용할 수 있게 만들 수 있습니다"라고 말했습니다.
IT House는 연구원들이 인공 지능을 사용하여 플라스틱 재료를 5mm x 5mm에서 50mm x 50mm 사이로 분류했다는 보고서를 통해 알게 되었습니다.
이 테스트에서 테스트한 기존 플라스틱은 주로 PP와 PET로 만들어졌습니다(주로 식품 용기와 음료수 병에 사용됨). 퇴비화 및 생분해성 플라스틱 샘플은 주로 컵 뚜껑, 티백 및 잡지에 사용되는 PLA 및 PBAT로 만들어졌습니다. 포장.
결과는 높은 성공률을 보여줍니다. 모델은 샘플 측정값이 10mm x 10mm를 초과할 때 모든 재료에 대해 완벽한 정확도를 달성합니다. 그러나 크기가 10mm x 10mm 이하인 사탕수수 유래 물질이나 야자잎 물질의 경우 오분류율이 각각 20%, 40%로 나타났습니다.
크기가 5mm x 5mm인 파편을 살펴보면 일부 물질이 다른 물질보다 더 확실하게 식별되었습니다. LDPE 및 PBAT 파편의 경우 두 가지 바이오매스 유래 물질의 오분류율은 20%였으며 오인율은 60%였습니다(사탕수수). .) 및 80%(야자수 잎).
위 내용은 과학자들은 인공 지능을 사용하여 플라스틱 재활용을 개선하고 분해성 플라스틱을 기존 플라스틱과 구별합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!