Utiliser l’IA pour trouver des microplastiques


Une équipe de recherche interdisciplinaire de l’Université de Waterloo utilise l’intelligence artificielle (IA) pour identifier les microplastiques plus rapidement et avec plus de précision que jamais.

Les microplastiques sont couramment présents dans les aliments et sont des polluants dangereux qui causent de graves dommages à l’environnement : les trouver est la clé pour s’en débarrasser.

Le système avancé d’identification par imagerie de l’équipe de recherche pourrait aider les usines de traitement des eaux usées et les industries de production alimentaire à prendre des décisions éclairées pour atténuer l’impact potentiel des microplastiques sur l’environnement et la santé humaine.

Une analyse complète des risques et un plan d’action nécessitent des informations de qualité basées sur une identification précise. À la recherche d’un outil analytique robuste capable d’énumérer, d’identifier et de décrire les nombreux microplastiques existants, le Dr Wayne Parker, responsable du projet, et son équipe ont utilisé une méthode de spectroscopie avancée qui expose les particules à une gamme de longueurs d’onde de lumière. Différents types de plastiques produisent différents signaux en réponse à l’exposition à la lumière. Ces signaux sont comme des empreintes digitales qui peuvent également être utilisées pour marquer des particules comme microplastiques ou non.

Le défi que les chercheurs constatent souvent est qu’il existe une grande Crumpa de microplastiques en raison de la présence d’additifs de fabrication et de charges qui peuvent brouiller les « empreintes digitales » en laboratoire. Cela rend souvent difficile l’identification des microplastiques issus de matières organiques, ainsi que des différents types de microplastiques. L’intervention humaine est généralement nécessaire pour découvrir des modèles et des indices subtils, ce qui est lent et sujet aux erreurs.

« Les microplastiques sont des matériaux hydrophobes qui peuvent absorber d’autres produits chimiques », a déclaré Parker, professeur au Département de génie civil et environnemental de Waterloo. « La science continue d’évoluer quant à la gravité du problème, mais il est théoriquement possible que les microplastiques favorisent l’accumulation de substances toxiques dans la chaîne alimentaire. »

Parker a contacté le Dr Alexander Wong, professeur au Département d’ingénierie de conception de systèmes de Waterloo et à la Chaire de recherche du Canada en intelligence artificielle et imagerie médicale, pour obtenir de l’aide. Avec son aide, l’équipe a développé un outil d’IA appelé PlasticNet qui permet aux chercheurs d’analyser rapidement un grand nombre de particules, environ 50 % plus rapidement que les méthodes précédentes et avec 20 % de précision en plus.

Cet outil est la dernière technologie durable conçue par des chercheurs de Waterloo pour protéger notre environnement et s’engager dans des recherches qui contribueront à un avenir durable.

« Nous avons construit un réseau neuronal d’apprentissage profond pour améliorer l’identification des microplastiques à partir des signaux spectroscopiques », a déclaré Wong. « Nous l’avons formé sur des données provenant de sources documentaires existantes et sur nos propres images générées pour comprendre la composition variée des microplastiques et repérer les différences rapidement et correctement, quelle que soit la qualité des empreintes digitales. »

L’ancien doctorant de Parker, Frank Zhu, a testé le système sur des microplastiques isolés d’une usine de traitement des eaux usées locale. Les résultats montrent qu’il peut identifier les microplastiques avec une rapidité et une précision sans précédent. Ces informations peuvent permettre aux usines de traitement de mettre en œuvre des mesures efficaces pour contrôler et éliminer ces substances.

Les prochaines étapes impliquent un apprentissage et des tests continus, ainsi que l’alimentation du système PlasticNet en données supplémentaires afin d’augmenter la qualité de ses capacités d’identification des microplastiques pour une application dans un large éventail de besoins.

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