과학자들은 기계 학습을 사용하여 분해성 플라스틱과 기존 플라스틱을 구별합니다.

식품포장봉지, 커피잔, 비닐봉지... 플라스틱은 우리 일상생활 곳곳에서 볼 수 있습니다. 최근에는 국가 정책의 지도와 주민의 환경 인식 제고로 인해 분해성 플라스틱 제품을 사용하는 사람들이 점점 더 많아지고 있습니다.

단, 이러한 분해성 플라스틱 제품과 기존 플라스틱을 외관상 효과적으로 구별하기 어려울 뿐입니다. 재활용 과정이 제대로 이루어지지 않으면 플라스틱 재활용을 오염시키고 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

University College London(UCL)의 연구원들은 Frontiers in Sustainability에 기계 학습을 사용하여 다양한 유형의 퇴비화 가능, 생분해성 플라스틱을 자동으로 분류하고 기존 플라스틱과 구별하는 논문을 발표했습니다.

해당 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).

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