Biyolojik olarak parçalanabilen plastiklerin doğada ne kadar hızlı parçalandığını tahmin etmek için makine öğrenimi

Biyobozunur bir plastiğin çevrede ne kadar hızlı parçalandığını test etmek aylarca, bazen yıllarca süren laboratuvar çalışması gerektirebilir. Atina Ziraat Üniversitesi’nin yeni bir araştırması, daha hızlı bir alternatif sunuyor: Yaygın olarak kullanılan bir biyoplastik için biyolojik bozunma sonuçlarını neredeyse anında tahmin eden bir makine öğrenimi aracı.

Araştırmada yayınlandı Polimerlerbakteriler tarafından doğal olarak üretilen ve özellikle atık yönetimi altyapısının sınırlı olduğu insani krizler gibi ortamlarda değerli olan, geleneksel fosil bazlı plastiklerin yerine gelecek vaat eden, mikroplastik oluşturmayan bir alternatif olarak kabul edilen bir biyopolimer olan PHBV’ye (poli(3-hidroksibutirat-ko-3-hidroksivalerat)) odaklanıyor.

Chrysanthos Maraveas liderliğindeki ekip, yaklaşık otuz yılı kapsayan 13 hakemli çalışmadan derlenmiş bir veri tabanı oluşturdu ve farklı katkı maddeleri, bileşimler ve çevre koşullarıyla PHBV formülasyonlarının CO2 ölçümüyle zaman içinde nasıl bozulduğunu yakaladı.₂ evrim (mineralizasyon). Ortaya çıkan veri seti 93 deneysel örneği ve 1.300’den fazla bireysel biyolojik bozunma ölçümünü kapsıyordu.

İki makine öğrenimi yaklaşımı Random Forest ve XGBoost bu veriler üzerinde eğitildi ve görülmemiş deneysel örneklere karşı test edildi. Her ikisi de R ile güçlü tahmin doğruluğuna ulaştı² Tamamen uzatılmış verilerde bile değerler 0,95-0,97 civarındadır; bu, modellerin üzerinde eğitildikleri örneklerin ötesinde güvenilir bir şekilde genelleştirildiği anlamına gelir.

Modellerin analizi, biyolojik bozunma süresinin, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, sürecin temelde kinetik doğasını yansıtan en güçlü belirleyici olduğunu ortaya çıkardı. Ancak sıcaklık, polimerin iki yapı bloğunun (hidroksivalerat ve hidroksibutirat) oranı, bozunma mekanizması (özellikle yüzey erozyonu), mikrobiyal topluluk türü ve katkı maddesi içeriğinin tümü anlamlı ikincil roller oynadı; bu da biyolojik bozunmanın yalnızca zamandan ziyade malzeme tasarımı ve çevresel koşulların karmaşık bir etkileşimi tarafından yönetildiğini doğruladı.

Rastgele Orman modeli, Jaqpot platformunda ücretsiz, etkileşimli bir web aracı olarak kamuya sunuldu; araştırmacıların ve üreticilerin formülasyon ve çevresel parametreleri girmesine ve hızlı biyolojik bozunma tahminleri almasına olanak tanıyarak, yeni nesil biyolojik olarak parçalanabilen malzemelerin geliştirilmesinde “güvenli ve sürdürülebilir tasarım” yaklaşımını destekliyor.