Việc sử dụng nhựa có thể phân hủy ngày càng tăng và mặc dù chúng mang lại một số lợi ích, nhưng những vật liệu này như giấy gói và bao bì, có thể trộn lẫn và làm ô nhiễm rác thải nhựa truyền thống trong quá trình tái chế. Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học đã sử dụng các kỹ thuật hình ảnh tiên tiến và tạo ra các thuật toán học máy có khả năng phân biệt nhựa có thể phân hủy được với nhựa thông thường.

Nhựa dùng một lần có ở khắp mọi nơi trong cuộc sống của chúng ta, xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau như hộp đựng thức ăn, cốc cà phê và túi nhựa. Mặc dù một số loại nhựa được thiết kế để phân hủy sinh học trong các điều kiện được kiểm soát, nhưng chúng vẫn có vấn đề vì chúng thường giống với nhựa truyền thống. Khi những loại nhựa có thể phân hủy được này được tái chế không đúng cách, chúng có thể làm ô nhiễm dòng chất thải nhựa, dẫn đến giảm hiệu quả tái chế. Hơn nữa, nhựa có thể tái chế thường bị nhầm lẫn với nhựa có thể phân hủy được, dẫn đến phân hữu cơ bị ô nhiễm.

Các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu các loại nhựa khác nhau có kích thước từ 50mm x 50mm và 5mm x 5mm. Các mẫu nhựa thông thường bao gồm PP và PET, thường được sử dụng làm hộp đựng thức ăn và chai nước uống, cũng như LDPE, được sử dụng, trong số những thứ khác, cho túi nhựa và bao bì. Các mẫu nhựa có thể phân hủy bao gồm PLA và PBAT, được sử dụng làm nắp cốc, túi trà và giấy gói tạp chí; cũng như lá cọ và mía, cả hai nguyên liệu có nguồn gốc từ sinh khối được sử dụng để sản xuất bao bì. Các mẫu được chia thành một tập huấn luyện, được sử dụng để xây dựng các mô hình phân loại và một tập thử nghiệm, được sử dụng để kiểm tra độ chính xác.

Kết quả cho thấy tỷ lệ thành công cao: Mô hình đạt được độ chính xác hoàn hảo cho mọi vật liệu khi các mẫu được đo trên 10 mm x 10 mm. Tuy nhiên, đối với các vật liệu có nguồn gốc từ mía hoặc lá cọ có kích thước từ 10 mm x 10 mm trở xuống, tỷ lệ phân loại sai lần lượt là 20% và 40%.

Nhìn vào các mảnh có kích thước 5 mm x 5 mm, một số vật liệu được xác định đáng tin cậy hơn những vật liệu khác: Đối với các mảnh LDPE và PBAT, tỷ lệ phân loại sai là 20%; và cả hai nguyên liệu có nguồn gốc từ sinh khối đều bị xác định sai với tỷ lệ 60% (mía) và 80% (lá cọ). Tuy nhiên, mô hình này có thể xác định các mảnh PLA, PP và PET mà không có lỗi, bất kể các phép đo mẫu.

Để cải thiện độ chính xác, một nhóm các nhà khoa học bao gồm Nutcha Teneepanichskul, Giáo sư Helen Hailes và Miodownik từ Trung tâm Cải tiến Chất thải Nhựa của UCL đã thử nghiệm các loại nhựa thông thường, nhựa có thể phân hủy và nhựa phân hủy sinh học khác nhau, sử dụng hình ảnh siêu quang phổ (HSI) để phát triển mô hình phân loại. HSI là một kỹ thuật hình ảnh phát hiện chữ ký hóa học vô hình của các vật liệu khác nhau trong khi quét chúng, tạo ra mô tả hóa học từng pixel của một mẫu. Các mô hình AI đã được sử dụng để giải thích các mô tả này và thực hiện nhận dạng vật chất.

Việc quản lý nhựa kém trong quy trình tái chế và ủ phân công nghiệp ở mức cao, khiến cơ chế phân loại đáng tin cậy trở nên cần thiết. Hiện tại, tốc độ nhận dạng quá thấp để triển khai ở quy mô công nghiệp. Tuy nhiên, nhóm có thể và sẽ cải thiện nó vì phân loại tự động là công nghệ then chốt để biến nhựa có thể phân hủy thành một giải pháp thay thế bền vững cho việc tái chế.