基于机器学习的方法来发现可生物降解塑料替代品的纳米复合薄膜

自然环境中塑料废物的积累是最令人担忧的，因为它正在加剧生态系统的破坏并对水生生物造成伤害。近年来，材料科学家一直试图寻找可用于包装或制造产品的塑料的全天然替代品。

马里兰大学帕克分校的研究人员最近设计了一种新方法来发现有前途的可生物降解塑料替代品。他们提出的方法在《自然纳米技术》上发表的一篇论文中概述，将最先进的机器学习技术与分子科学结合起来。

该论文的合著者 Po-Yen Chen 教授告诉 Tech Xplore：“这项研究的灵感来自 2019 年对西太平洋帕劳的访问。” “塑料污染对海洋生物的影响——漂浮的塑料薄膜欺骗了鱼类和海龟，将塑料垃圾误认为是食物——令人深感不安。这促使我将我的专业知识应用于这个环境问题，并促使我专注于寻找解决方案在马里兰大学建立我的研究实验室。”

传统和以前采用的寻找可持续塑料替代品的方法既耗时又低效。在许多情况下，它们也产生较差的结果，例如，识别可生物降解但不具有与塑料相同的理想特性的材料。

最近的论文中介绍的识别塑料替代品的创新方法依赖于陈开发的机器学习模型。

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