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Algoritmo aponta para a melhor maneira de lidar com plástico oceânico

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“Outros sugeriram a possibilidade de colocar um elo fraco na estrutura molecular de um plástico que poderia acelerar a degradação dessa cadeia de átomos. Agora, essa é uma ótima idéia, mas, no momento, pode não ser uma opção economicamente viável ”, diz ele.

“É difícil competir economicamente com o polietileno e o polipropileno, que são os plásticos mais usados ​​no mundo. Portanto, provavelmente queremos continuar focando na reciclagem, porque isso oferece a ajuda mais imediata. ”

Prevendo o comportamento do plástico oceânico

A equipe abordou o problema do plástico no oceano, reunindo o máximo de dados sobre a estrutura molecular dos vários plásticos e informações sobre como esses plásticos se comportam na água do mar, tanto em campo quanto em condições de laboratório.

“Com base na literatura, conseguimos obter informações sobre as propriedades físicas do plástico que estão no oceano, por exemplo, pesos moleculares, temperatura de transição vítrea, quantidade de cristalinidade, mas considerar a composição molecular era uma oportunidade negligenciada.

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"Nesse sentido, descobrimos como traduzir a estrutura molecular em uma métrica que chamamos de hidrofobicidade, que é a quantidade de material que provavelmente absorve a água ou deseja entrar em contato com a água", diz Mathers. O primeiro autor Kyungjun Min, estudante de bioquímica do segundo ano, ajudou a calcular esses valores de hidrofobicidade.

Existem tantos tipos de plásticos e tantas condições experimentais que o aprendizado de máquina se tornou fundamental para ajudar os pesquisadores a classificar a grande quantidade de dados e a classificá-las, diz Joseph Cuiffi, professor assistente que trabalhou com Mathers.

"Começamos com a análise básica de dados para explorar e classificar os dados, depois seguimos para o aprendizado preditivo de máquina para nos ajudar a elucidar padrões e tendências", diz ele. "O aprendizado de máquina nos ajudou a determinar relacionamentos importantes e a desenvolver regras para prever o comportamento do plástico".

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O que dizem os dados

Após experimentar alguns modelos diferentes de aprendizado de máquina, os pesquisadores optaram por uma árvore de decisão, abordagem de aprendizado de máquina. Os membros do Instituto de Pesquisa em Ciências da Computação e Dados e Materiais forneceram acesso a ferramentas de aprendizado de máquina.

"Tentamos modelos de regressão no início, mas as inconsistências nas condições experimentais em nosso conjunto de dados tornaram isso difícil", diz Cuiffi. "Os alunos da classificação funcionaram muito melhor e as árvores de decisão, especificamente, foram úteis porque deram visibilidade às regras aprendidas, que forneceram insights sobre o comportamento físico e químico".

O aprendizado de máquina - e a ciência de dados, em geral - também é útil para esse tipo de pesquisa interdisciplinar.

"Acho que as ferramentas modernas disponíveis para análise de dados nos permitem explorar grandes conjuntos de dados variados com mais facilidade do que nunca", diz ele. “Também aprecio os esforços interdisciplinares nesse campo, com este estudo, por exemplo, porque pesquisadores externos podem analisar os dados de forma agnóstica.

“Para este estudo, muitas vezes eu trazia resultados ao Dr. Mathers sem saber se eles faziam sentido - e ele realmente gostava de expor o que os dados estavam mostrando. Se eu tivesse mais conhecimento da química, poderia ter influenciado a análise com o meu ponto de vista. ”

O estudo também mostra como a ciência de dados e a ciência de materiais podem contribuir para resolver problemas que antes eram considerados fora de seus campos, diz Mathers.

"Eu estava interessado em sustentabilidade, materiais sustentáveis ​​e essa idéia de química verde há muito tempo", diz Mathers. “E quando analisamos os estudos na literatura atual, descobrimos que havia muitas pessoas investigando plásticos no oceano e a maioria desses pesquisadores eram oceanógrafos, biólogos marinhos, ecologistas e biólogos marinhos. Eles estavam realizando um trabalho realmente interessante, mas do ponto de vista dos materiais, nenhum estudo sistemático estava disponível. ”

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O estudo aparece em Comunicações da natureza.

Fonte: Estado de Penn


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