科学家利用人工智能改善塑料回收 可区分可降解塑料和传统塑料

随着环保意识的日益增强和国家政策的引导，塑料在我们的日常生活中正经历着一场革命。从传统的食品包装袋、咖啡杯到现代的环保塑料制品，塑料的种类和用途不断演变。如何在视觉上区分这些新旧塑料，特别是在回收环节，仍然是一个挑战。

来自伦敦大学学院的研究人员在前沿可持续性领域发表了一篇论文，他们利用机器学习技术，成功地实现了对可堆肥、可生物降解塑料与传统塑料的自动区分。这些塑料制品，在尺寸从5mm×5mm到50mm×50mm之间，都被纳入了研究范围。

该研究的核心通讯作者Mark Miodownik教授表示，这种技术的准确性极高，未来有望广泛应用于工业回收和堆肥设施。在测试中，研究人员主要对用于食品容器和饮料瓶的PP、PET传统塑料，以及用于杯盖、茶包和杂志包装的可堆肥、可生物降解的PLA和PBAT塑料样品进行了分类。

结果显示，当样品尺寸超过10毫米x 10毫米时，该模型对所有材料的识别精度达到了完美的状态。对于尺寸较小的甘蔗衍生材料或棕榈叶材料，误分类率分别达到了20%和40%。在查看尺寸为5mm x 5mm的碎片时，LDPE和PBAT碎片的错误分类率为20%，而两种生物质衍生材料的错误识别率则分别高达60%（甘蔗）和80%（棕榈叶）。

这一创新技术无疑为塑料回收领域带来了新的希望。随着研究的深入和技术的不断进步，我们期待在不久的将来，能够更加高效、准确地识别和回收各类塑料，从而推动环保事业的持续发展。