科学家利用机器学习,加快微塑料的计数过程
毫不夸张的说,微塑料无处不在,它存在于我们喝的水、吃的食物和呼吸的空气中。但在研究人员弄清楚这些粒子对身体健康的影响之前,他们需要更快、更有效的方法来量化这些粒子。
近日,多伦多大学的研究人员提出了一种方法,使用机器学习来使微塑料的计数和分类更容易、更快。
研究作者Elodie Passeport说:“分析水样中的微塑料真的很耗时。例如,完全分析一个梅森罐大小的样本可能需要长达40个小时。当想要随着时间的推移进行比较,或观察来自不同水体的样本时,这就变得更加困难了。”
在新研究中,科学家们建立了一个预测模型。该模型采用经过训练的算法,从总体质量测量中估算微塑料的数量。”
科学家表示,他们的方法保证了误差跟踪特性,其结果与手动计数相似。但成本更低,速度更快,允许从多个点分析多个样本,从而估算微塑料粒子的数量。
此外,该项目是第一个用于微塑料图像分割的标记开源数据集,它使来自世界各地的研究人员能够从这种新方法中受益,并根据他们的研究兴趣开发自己的算法。
该研究论文题为“Automatic quantification and classification of microplastics in scanning electron micrographs via deep learning”,已发表在《全环境科学》期刊上。
前瞻经济学人APP资讯组
论文原文:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969722009950?via%3Dihub
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标签: 机器学习
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