Umetna inteligenca pomaga zmanjšati plastično onesnaževanje s 4-krat trdnejšim polimerom

Z uporabo umetne inteligence so raziskovalci z MIT in Univerze Duke razvili nov pristop za povečanje trdnosti plastike. S pomočjo modela strojnega učenja so odkrili dodatek, ki polimer naredi precej bolj odporen proti trganju.

Znanstveni preboj, objavljen v reviji ACS Central Science, temelji na vključitvi večjega števila šibkih povezav v kemijsko strukturo polimera. S tem se plastični material dejansko okrepi. Ko se razpoka širi, mora ta »prebiti« več šibkih vezi, kar v praksi pomeni večjo porabo energije in preprečuje hitro uničenje materiala.

A izziv je bil velik, saj je bilo med tisoči možnosti treba izbrati najboljšo “šibko vez”. Raziskovalci so zato uporabili strojno učenje. Model so »naučili« s podatki približno 400 železovih spojin, imenovanih ferroceni. Algoritem je nato ocenil lastnosti na tisoče drugih podobnih spojin in izbral najobetavnejše.

Z uporabo enega od priporočenih dodatkov umetne inteligence so raziskovalci sintetizirali plastiko, ki je bila štirikrat bolj odporna kot tista z običajnimi vezivnimi sredstvi. Trdnejši materiali seveda pomenijo daljšo življenjsko dobo. Ti materiali bi lahko dolgoročno celo zmanjšali proizvodnjo plastike.