Пермские ученые обучили нейросеть находить микропластик в песке

Способ нахождения разных видов микропластика в любых материалах за считанные минуты разрабатывают специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета. Им помогает в этом искусственный интеллект.

фото: unsplash.com

Согласно данным за 2022 год, пластиковый мусор составляет около 1/9 от всего мусора – 5 млн тонн на 46 млн тонн. И лишь 14–18% от его общего количества идет на переработку.

То, что поступает на захоронение, попадает в природную среду. Период разложения пластиковых материалов составляет сотни лет. За это время под воздействием многих природных факторов, например, прямого ультрафиолетового излучения, они распадаются на микрочастицы размером менее 5 миллиметров и встраиваются в среду. Микропластик находят почти везде: в воде, почве и некоторых видах пищевых продуктов, например, морской рыбе или растениях.

Ученые ищут решения по защите окружающей среды от микропластика. И на первых порах им необходимо найти способы быстрого нахождения его в почве, воде и воздухе. До последнего времени процесс выявления микропластика в песке и почве был весьма трудоемок и занимал много времени: пластик отфильтровывали, высматривали через микроскоп, подвергали спектральному анализу и исследованию многими другими физико-химическими методами.

В Пермском политехе решили на порядок ускорить этот процесс, обучив ему нейросеть. Специалисты кафедры «Охрана окружающей среды» разработали технологию определения микропластика в песке с помощью машинного зрения и искусственного интеллекта.

Результат работы нейросети по определению микропластка в песке. Цифры обозначают процент правильного определения частиц того или иного вещества в смеси. фото: Кирилл Аристов

больше всего времени ушло на обучение нейросети определять различные виды микропластика: полиэтилентерефталата, полипропилена, полиэтилена низкой плотности. Каждый из видов предварительно промывали, измельчали и просеивали через сито с величиной ячеек 1 мм. Затем эти частички смешивали с обычным песком.

Второй этап работы связан с обучением нейросети. Ей предлагалась выборка из ста изображений песка с микропластиком при 40-кратном увеличении.

Средняя точность распознавания микропластика составила 82,63%, что считается весьма неплохим результатом.

Источник