METODĂ NOUĂ DE AI ÎMBUNĂTĂȚEȘTE CLASIFICAREA MICROPLASTICELOR
Recent, o echipă de cercetători de la Institutele Hefei de Știință Fizică din cadrul Academiei Chineze de Științe a dezvoltat o metodă inovatoare bazată pe învățarea profundă, care îmbunătățește semnificativ precizia clasificării microplasticelor mixte prin spectroscopie infraroșie, atingând un nivel de acuratețe de 98%. Aceasta descoperire a fost publicată recent în Microchemical Journal.
Microplasticele sunt fragmente de plastic mai mici de 5 mm, cu diverse forme, și reprezintă una dintre cele patru mari categorii de poluanți emergenți care atrag atenția globală. Datorită dimensiunii lor reduse, microplasticele sunt deosebit de nocive comparativ cu plasticul de dimensiuni mai mari. În practicile curente, acestea apare adesea în amestecuri, iar variațiile de proporții afectează semnalele spectrale, complicând astfel analiza lor. Metodele tradiționale de învățare automată surprind doar caracteristici spectrale limitate, ceea ce conduce la o reducere a acurateței în identificarea microplasticelor.
În cadrul acestui studiu, cercetătorii au aplicat un mecanism de atenție de înaltă eficiență (CBAM) integrat într-o rețea neurală convoluțională cu două ramuri. Cele două ramuri combină rezultatele modulelor de atenție CBAM pentru a extrage caracteristici spectrale mai relevante, optimizând astfel performanța de clasificare a modelului și atingând o precizie de până la 98%, superioară algoritmilor tradiționali.
Modulul CBAM funcționează prin utilizarea unui modul de atenție pe canale, care identifică canalele cheie, și a unui modul de atenție spațială, care localizează regiunile spațiale importante din fiecare canal. La final, se generează o hartă de atenție ce se multiplică element cu element cu harta de caracteristici de intrare, rafinând astfel detaliile extrase.
“Vizualizarea rețelelor neuronale convoluționale prin Grad-CAM ilustrează mai clar caracteristicile importante selectate de model în caracterizarea microplasticelor,” a declarat Tong Jingjing, membru al echipei de cercetare.
Pentru informații suplimentare, se poate consulta publicația: Min He et al, „Research on hybrid microplastic recognition method based on dual-branch convolutional neural network combined with attention mechanism,” Microchemical Journal (2025). DOI: 10.1016/j.microc.2025.115131.
Această avansare tehnologică promite să revoluționeze modul în care se abordează problema microplasticelor, având un impact semnificativ asupra sănătății mediului și a tehnicilor de monitorizare a poluării.
