IT之家3月14日消息，食品包装袋、咖啡杯、塑料袋，塑料在我们的日常生活中随处可见。近年来随着国家政策的引导和居民环保意识的提高，越来越多的人开始使用可降解的塑料制品。
　　图源：UnsplashCC0公共领域
　　只是这些可降解的塑料制品和传统塑料之间，在外观上很难进行有效区分，如果在回收环节没有做好，可能会污染塑料的回收并降低效率。
　　伦敦大学学院（UCL）的研究人员在FrontiersinSustainability上发表了一篇论文，他们使用机器学习自动对不同类型的可堆肥、可生物降解塑料进行分类，并将它们与传统塑料区分开来。
　　该研究的通讯作者MarkMiodownik教授说：准确性非常高，可以使该技术在未来切实可行地用于工业回收和堆肥设施。
　　IT之家从报道中获悉，研究人员利用了人工智能，对5mm乘以5mm到50mm乘以50mm之间的塑料材质进行分类。
　　本次测试的传统塑料主要为PP、PET材质（主要用于食品容器和饮料瓶）；可堆肥、可生物降解塑料样品主要为PLA和PBAT材质，用于杯盖、茶包和杂志包装。
　　结果表明成功率很高：当样品测量值超过10毫米x10毫米时，该模型对所有材料都达到了完美的精度。然而，对于尺寸为10毫米x10毫米或更小的甘蔗衍生材料或棕榈叶材料，误分类率分别为20和40。
　　查看尺寸为5mmx5mm的碎片，一些材料的识别比其他材料更可靠：对于LDPE和PBAT碎片，错误分类率为20；两种生物质衍生材料的错误识别率分别为60（甘蔗）和80（棕榈叶）。
　　论文地址：https：www。frontiersin。orgarticles10。3389frsus。2023。1125954full

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