13:36 2024-04-13 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ O abordare bazată pe învățarea automată pentru a descoperi filme nanocompozite pentru alternative din plastic biodegradabil

_ O machine learning- abordare bazată pe descoperirea de filme nanocompozite pentru alternative plastice biodegradabile

Acumularea deșeurilor de plastic în mediile naturale este de maximă îngrijorare, deoarece contribuie la distrugerea ecosistemelor și dăunează vieții acvatice. În ultimii ani, oamenii de știință în materie de materiale au încercat astfel să identifice alternative naturale la plastic care ar putea fi folosite pentru a împacheta sau a fabrica produse.

Cercetătorii de la Universitatea din Maryland, College Park, au conceput recent o nouă abordare a descoperiți alternative promițătoare de plastic biodegradabil. Metoda propusă de ei, prezentată într-o lucrare publicată în Nature Nanotechnology, combină tehnicile de învățare automată de ultimă generație cu știința moleculară.

„Inspirația mea pentru această cercetare a fost declanșată de o vizită în Palau în 2019. Pacificul de Vest”, a declarat prof. Po-Yen Chen, coautor al lucrării, pentru Tech Xplore. „Impactul poluării cu plastic asupra vieții marine de acolo – folii de plastic plutitoare care înșală peștii și țestoasele marine confundând deșeurile de plastic cu alimente – a fost profund deranjant. Acest lucru m-a motivat să-mi aplic experiența în această problemă de mediu și mi-a determinat să mă concentrez pe găsirea unei soluții atunci când înființând laboratorul meu de cercetare la UMD."

Metodele convenționale și folosite anterior pentru a căuta alternative durabile din plastic sunt consumatoare de timp și ineficiente. În multe cazuri, acestea dau, de asemenea, rezultate slabe, de exemplu, identificarea materialelor care sunt biodegradabile, dar nu au aceleași proprietăți dezirabile ca plasticul.

Abordarea inovatoare pentru identificarea alternativelor din plastic introdusă în această lucrare recentă se bazează pe un model de învățare automată dezvoltat de Chen.

Pe lângă faptul că este mai rapidă decât metodele convenționale de căutare a materialelor, această abordare ar putea fi mai eficientă în descoperirea materialelor care pot fi utilizate în mod realist în medii de producție și industrie. Chen și-a aplicat tehnica de învățare automată la descoperirea alternativelor din plastic, în strânsă colaborare cu colegii săi Teng Li și Liangbing Hu.

„Combinând robotica automatizată, învățarea automată și simulările de dinamică moleculară, am accelerat dezvoltarea de înlocuitori de plastic ecologic, complet naturali, care îndeplinesc standardele esențiale de performanță”, a explicat Chen. „Abordarea noastră integrată combină robotica automatizată, învățarea automată și buclele de învățare activă pentru a accelera dezvoltarea alternativelor din plastic biodegradabil.”

În primul rând, Chen și colegii săi au compilat o bibliotecă cuprinzătoare de filme nanocompozite derivate din diverse surse naturale. . Acest lucru a fost realizat folosind un robot de pipetare autonom, care poate pregăti independent mostre de laborator.

Ulterior, cercetătorii au folosit această bibliotecă de mostre pentru a antrena modelul bazat pe învățarea automată a lui Chen. În timpul antrenamentului, modelul a devenit treptat mai competent în prezicerea proprietăților materialelor pe baza compoziției lor, printr-un proces cunoscut sub numele de învățare activă iterativă.

„Sinergia roboticii și învățarea automată nu numai că accelerează descoperirea înlocuitori naturali de plastic, dar permite și proiectarea țintită a alternativelor din plastic cu proprietăți specifice”, a spus Chen. „Abordarea noastră reduce semnificativ timpul și resursele necesare, în comparație cu metoda tradițională de cercetare prin încercare și eroare.”

Acest studiu recent și abordarea pe care a introdus-o ar putea accelera căutarea viitoare a alternativelor plastice ecologice. . Modelul echipei ar putea fi folosit în curând de echipe din întreaga lume pentru a produce nanocompozite naturale cu proprietăți ajustabile și avantajoase.

„Prin cuplarea robotică, învățarea automată și instrumente de simulare, am stabilit un flux de lucru care accelerează descoperirea. de noi materiale funcționale și permite personalizarea pentru aplicații specifice”, a spus Chen.

„Abordarea noastră integrată reduce bariera de proiectare pentru o alternativă ecologică la plasticul petrochimic, rămânând în același timp sigură pentru mediu. De asemenea, oferă o bază de date deschisă și extinsă, concentrată pe materiale funcționale ecologice, ecologice și biodegradabile.”

În viitor, abordarea inovatoare dezvoltată de Chen ar putea contribui la reducerea poluării cu plastic la nivel mondial, facilitând tranziția mai multor sectoare către materiale mai durabile. În următoarele studii, cercetătorii intenționează să continue să lucreze pentru a aborda problemele de mediu cauzate de materialele plastice petrochimice.

De exemplu, ei speră să extindă gama de materiale naturale din care producătorii pot alege. În plus, vor încerca să extindă posibilele aplicații ale materialelor identificate de modelul lor și să se asigure că aceste materiale pot fi produse la scară largă.

„Lucrăm acum la găsirea materialelor biodegradabile și durabile potrivite. pentru ambalarea produselor proaspete după recoltare, înlocuirea ambalajelor din plastic pentru alimente de unică folosință și îmbunătățirea duratei de valabilitate a acestor produse după recoltare”, a adăugat Chen.

„De asemenea, investigăm cum să gestionăm eliminarea acestora. Materialele plastice biodegradabile, inclusiv reciclarea lor sau transformarea lor în alte substanțe chimice utile. Aceste eforturi sunt pași cruciali pentru a face soluțiile noastre nu numai alternative ecologice, ci și viabile din punct de vedere economic, la plasticul convențional.

© 2024 Science X Network

(Fluierul)

Inapoi