Qsarpress

ما في ذلك السياسة والأعمال والتكنولوجيا والحياة والرأي والرياضة.

نهج قائم على التعلم الآلي لتحديد الأفلام النانوية لبدائل البلاستيك القابلة للتحلل

نهج قائم على التعلم الآلي لتحديد الأفلام النانوية لبدائل البلاستيك القابلة للتحلل

تمت مراجعة هذه المقالة بواسطة Science X عملية التحرير
و مبادئ.
المجمعين وسلطوا الضوء على السمات التالية مع ضمان صحة المحتوى:

تم التحقق من الحقيقة

منشور تمت مراجعته من قبل النظراء

مصدر موثوق

تَحَقّق

تم تطوير نظرة مقارنة للمواد البلاستيكية التقليدية ونظيراتها الصديقة للبيئة والقابلة للتحلل من خلال النمذجة التنبؤية. الأعلى: المواد البلاستيكية التقليدية. الأسفل: تُظهر البدائل الطبيعية تنوعًا في التطبيقات بدءًا من التعبئة والتغليف وحتى المنتجات الاستهلاكية. الائتمان: تشن، T.، بانغ، Z.، هو، S. واشياء أخرى عديدة. اكتشاف سريع للذكاء الآلي لبدائل البلاستيك الطبيعية بالكامل نات. تكنولوجيا النانو. (2024) 10.1038/s41565-024-01635-z

× أقرب

تم تطوير نظرة مقارنة للمواد البلاستيكية التقليدية ونظيراتها الصديقة للبيئة والقابلة للتحلل من خلال النمذجة التنبؤية. الأعلى: المواد البلاستيكية التقليدية. الأسفل: تُظهر البدائل الطبيعية تنوعًا في التطبيقات بدءًا من التعبئة والتغليف وحتى المنتجات الاستهلاكية. الائتمان: تشن، T.، بانغ، Z.، هو، S. واشياء أخرى عديدة. اكتشاف سريع للذكاء الآلي لبدائل البلاستيك الطبيعية بالكامل نات. تكنولوجيا النانو. (2024) 10.1038/s41565-024-01635-z

يشكل تراكم النفايات البلاستيكية في البيئة الطبيعية مصدر قلق كبير لأنه يساهم في تدمير النظم البيئية ويضر بالحياة المائية. في السنوات الأخيرة، حاول علماء المواد تحديد البدائل الطبيعية للمواد البلاستيكية التي يمكن استخدامها لتغليف أو تصنيع المنتجات.

ابتكر الباحثون في جامعة ميريلاند، كوليدج بارك، مؤخرًا نهجًا جديدًا لإيجاد بدائل بلاستيكية واعدة قابلة للتحلل. تم توضيح طريقتهم المقترحة في ورقة نشرت داخل تكنولوجيا النانو الطبيعةيدمج أحدث تقنيات التعلم الآلي مع العلوم الجزيئية.

وقال البروفيسور بو-ين تشين، المؤلف المشارك للورقة البحثية، لـ TechExplorer: “لقد كان مصدر إلهامي لهذا البحث هو زيارة عام 2019 إلى بالاو في غرب المحيط الهادئ”. “إن تأثير التلوث البلاستيكي على الحياة البحرية – تأثير الأفلام البلاستيكية العائمة – الأفلام البلاستيكية التي تخدع الأسماك والسلاحف البحرية في الخلط بين النفايات البلاستيكية والغذاء – أمر يثير قلقًا عميقًا. لقد ألهمني تطبيق خبرتي على هذه القضية البيئية أقوم بإعداد مختبر الأبحاث الخاص بي في UMD.”

READ  أسعد تحديث Assassin's Creed الجديد عشاق Black Flag

إن الطرق التقليدية والمستخدمة سابقًا للبحث عن بدائل بلاستيكية مستدامة تستغرق وقتًا طويلاً وغير فعالة. وفي كثير من الحالات، تعطي نتائج سيئة، على سبيل المثال، العثور على مواد قابلة للتحلل ولكن ليس لها خصائص مرغوبة مثل البلاستيك.

يعتمد النهج المبتكر لتحديد البدائل البلاستيكية المقدمة في هذه الورقة الأخيرة على نموذج التعلم الآلي الذي طوره تشين.

بالإضافة إلى كونه أسرع من الطرق التقليدية للبحث عن المواد، فإن هذا النهج مفيد جدًا في العثور على المواد التي يمكن استخدامها بشكل واقعي في التصنيع والبيئات الصناعية. قام تشين، بالتعاون الوثيق مع زملائه دينغ لي وليانغ بينغ هو، بتطبيق تقنية التعلم الآلي لإيجاد بدائل بلاستيكية بالكامل.

وأوضح تشين: “من خلال الجمع بين الروبوتات الآلية والتعلم الآلي ومحاكاة الديناميكيات الجزيئية، قمنا بتسريع تطوير بدائل بلاستيكية طبيعية وصديقة للبيئة تلبي معايير الأداء الأساسية”. “يجمع نهجنا المتكامل بين الروبوتات الآلية والتعلم الآلي وحلقات التعلم النشط لتسريع عملية تطوير البدائل البلاستيكية القابلة للتحلل.”

أولاً، قام تشن وزملاؤه بتجميع مكتبة واسعة من أفلام المركبات النانوية التي تم الحصول عليها من مصادر طبيعية مختلفة. وقد تم ذلك باستخدام روبوت سحب مستقل يمكنه تحضير العينات المخبرية بشكل مستقل.

صورة لثلاثة باحثين رئيسيين لديهم بدائل بلاستيكية طبيعية بالكامل، (يسار: البروفيسور دنغ لي؛ الوسط: البروفيسور بو-ين تشين؛ اليمين: البروفيسور ليانغ بينغ هو) الائتمان: تيانله تشين وآخرون.

× أقرب

صورة لثلاثة باحثين رئيسيين لديهم بدائل بلاستيكية طبيعية بالكامل، (يسار: البروفيسور دنغ لي؛ الوسط: البروفيسور بو-ين تشين؛ اليمين: البروفيسور ليانغ بينغ هو) الائتمان: تيانله تشين وآخرون.

ثم استخدم الباحثون مكتبة النماذج هذه لتدريب نموذج تشين القائم على التعلم الآلي. أثناء التدريب، يصبح النموذج أكثر مهارة بشكل تدريجي في التنبؤ بخصائص الأشياء بناءً على تركيبها، من خلال عملية تسمى التعلم التكراري.

وقال تشين: “إن التآزر بين الروبوتات والتعلم الآلي لا يؤدي فقط إلى تسريع اكتشاف بدائل البلاستيك الطبيعية، بل يسمح أيضًا بالتصميم المستهدف للبدائل البلاستيكية ذات خصائص محددة”. “بالمقارنة مع طريقة البحث التقليدية القائمة على التجربة والخطأ، فإن منهجنا يقلل بشكل كبير من الوقت والموارد المطلوبة.”

READ  تقدم Microsoft Surface Laptop 4 بخيارات Intel و AMD

معلومات اكثر:
تيانلي تشن وآخرون، الاكتشاف المتسارع بواسطة الذكاء الآلي لبدائل البلاستيك الطبيعية بالكامل، تكنولوجيا النانو الطبيعة (2024) دوى: 10.1038/s41565-024-01635-z

معلومات صحفية:
تكنولوجيا النانو الطبيعة