Berta Sándor
Hatékonyan válogatja szét a műanyagokat a mesterséges intelligencia
A szemetet megvilágítják, és a visszaverődő fényt elemezve állapítják meg, hogy milyen műanyagból van.
A University College London (UCL) kutatói olyan új válogatási technikát fejlesztettek ki, amely a mesterséges intelligenciának köszönhetően nagy pontossággal választja szét a hagyományos és a biológiailag lebomló műanyagokat. "Ezt a technikát a jövőben az ipari újrahasznosító és komposztáló üzemekben lehet alkalmazni" - jelentette ki Mark Miodownik, a projekt vezetője.
A szakember csapata 50 mm x 50 mm és 5 mm x 5 mm közötti méretűre aprított műanyagok keverékével dolgozott. Ezek között volt PP és PET, amelyeket gyakran használnak élelmiszer-tartályokhoz és italos palackokhoz, valamint LDPE, amelyből sok műanyag zacskó készül. A komposztálható műanyagminták között szerepelt a PLA és a PBAT, amelyeket pohárfedelekhez, teafilterekhez és magazinok csomagolásához alkalmaznak, valamint a biomasszából készült, biológiailag lebomló csomagolóanyag.
A futószalagon lévő szemetet halogénlámpával megvilágítják, és a visszatükröződést egy kamerával figyelik
A tudósok az úgynevezett hiperspektrális képalkotást használták. Ez egy olyan modern technika, amely nem csupán a három alapszínt, hanem a köztük lévő számos spektrumot is képes érzékelni. Amennyiben a műanyagmintákat egy bizonyos hullámhosszúságú fénnyel besugározzák, akkor egy részük elnyelődik, egy részük közvetlenül visszaverődik, egy másik részük pedig eltérő frekvenciával sugárzik. Ebből a spektrumból leolvashatók az anyag tulajdonságai. A kutatók olyan műanyagok spektrumával képezték ki a kiértékelő egységet, amelyek összetétele ismert volt.
A biológiailag lebomló műanyagok nagy mennyiségben kerülnek az újrahasznosító üzemekbe, akárcsak a normál műanyagok, amelyek az ipari komposztálási folyamatokat terhelik. A mai válogatási technikák túlságosan pontatlanok ahhoz, hogy a válogatás tisztaságát elérjék. A UCL eljárása kétségkívül megoldást jelent a problémákra, azonban még nem áll készen az ipari felhasználásra. "Jelenleg az azonosítás sebessége túl alacsony. Azonban javíthatunk és javítani is fogunk rajta, mivel az automatikus válogatás kulcsfontosságú technológia az újrahasznosítás és a komposztálás optimalizálásához" - hangsúlyozta Miodownik.
A University College London (UCL) kutatói olyan új válogatási technikát fejlesztettek ki, amely a mesterséges intelligenciának köszönhetően nagy pontossággal választja szét a hagyományos és a biológiailag lebomló műanyagokat. "Ezt a technikát a jövőben az ipari újrahasznosító és komposztáló üzemekben lehet alkalmazni" - jelentette ki Mark Miodownik, a projekt vezetője.
A szakember csapata 50 mm x 50 mm és 5 mm x 5 mm közötti méretűre aprított műanyagok keverékével dolgozott. Ezek között volt PP és PET, amelyeket gyakran használnak élelmiszer-tartályokhoz és italos palackokhoz, valamint LDPE, amelyből sok műanyag zacskó készül. A komposztálható műanyagminták között szerepelt a PLA és a PBAT, amelyeket pohárfedelekhez, teafilterekhez és magazinok csomagolásához alkalmaznak, valamint a biomasszából készült, biológiailag lebomló csomagolóanyag.
A futószalagon lévő szemetet halogénlámpával megvilágítják, és a visszatükröződést egy kamerával figyelik
A tudósok az úgynevezett hiperspektrális képalkotást használták. Ez egy olyan modern technika, amely nem csupán a három alapszínt, hanem a köztük lévő számos spektrumot is képes érzékelni. Amennyiben a műanyagmintákat egy bizonyos hullámhosszúságú fénnyel besugározzák, akkor egy részük elnyelődik, egy részük közvetlenül visszaverődik, egy másik részük pedig eltérő frekvenciával sugárzik. Ebből a spektrumból leolvashatók az anyag tulajdonságai. A kutatók olyan műanyagok spektrumával képezték ki a kiértékelő egységet, amelyek összetétele ismert volt.
A biológiailag lebomló műanyagok nagy mennyiségben kerülnek az újrahasznosító üzemekbe, akárcsak a normál műanyagok, amelyek az ipari komposztálási folyamatokat terhelik. A mai válogatási technikák túlságosan pontatlanok ahhoz, hogy a válogatás tisztaságát elérjék. A UCL eljárása kétségkívül megoldást jelent a problémákra, azonban még nem áll készen az ipari felhasználásra. "Jelenleg az azonosítás sebessége túl alacsony. Azonban javíthatunk és javítani is fogunk rajta, mivel az automatikus válogatás kulcsfontosságú technológia az újrahasznosítás és a komposztálás optimalizálásához" - hangsúlyozta Miodownik.