Российские исследователи разработали первую в мире специализированную базу данных микропластика Арктики под названием Microscan. Проект подготовили специалисты Новгородского государственного университета совместно с Институтом океанологии РАН. По словам ученых, это крупнейшая открытая коллекция инфракрасных спектров частиц микропластика, обнаруженных в водах Восточной Арктики.
Как рассказал ТАСС заведующий лабораторией моделирования полимеров Центра исследования проблем микропластика НовГУ Сергей Люлин, новая база позволит алгоритмам искусственного интеллекта распознавать различные типы пластика с точностью свыше 96%. Благодаря этому специалисты смогут значительно быстрее определять состав микропластика непосредственно во время экспедиций, а также более точно оценивать масштабы загрязнения морской среды.
«База содержит инфракрасные спектры 2 010 реальных частиц размером от полумиллиметра до пяти миллиметров. Сейчас она включает спектральные данные микрочастиц полиэтилена, полипропилена и полистирола — самых распространенных синтетических полимеров. Исходным материалом для нее стали микропластиковые частицы обнаруженные в поверхностных водах в Белом, Баренцевом, Карском, Восточно-Сибирском морях и море Лаптевых в 2020—2021 годах», — сообщил Люлин.
Микропластиком называют мельчайшие фрагменты пластмассы, которые образуются при разрушении пластиковых изделий, износе автомобильных шин, стирке синтетических тканей, эксплуатации рыболовных снастей и под воздействием других факторов. Такие частицы способны сохраняться в окружающей среде длительное время. Их поведение в воде зависит от типа полимера: например, полиэтилен остается на поверхности, тогда как более плотные материалы могут опускаться на дно.
До появления Microscan исследователи сталкивались сразу с несколькими сложностями. Большинство существующих спектральных библиотек основано на образцах нового пластика, тогда как реальные частицы в природе подвергаются воздействию солнечного света, микроорганизмов и морской воды. Со временем они покрываются биологическими отложениями, меняют структуру и спектральные характеристики, из-за чего их становится значительно сложнее распознавать. Кроме того, доступные базы данных содержали сравнительно небольшое количество образцов, что ограничивало эффективность обучения нейросетевых моделей.
При создании новой коллекции ученые анализировали каждую найденную частицу методом инфракрасной спектроскопии без предварительной химической очистки. Затем корректность определения материала подтверждали сразу тремя способами: автоматическим спектральным сравнением, анализом с помощью искусственного интеллекта и ручной проверкой специалистов-химиков.
Авторы проекта отмечают, что Microscan может стать универсальной обучающей базой для систем машинного обучения. Поскольку она содержит данные о реальных природных образцах без дополнительной обработки, нейросети смогут эффективнее работать с материалом, который встречается в естественной среде. Это позволит существенно ускорить идентификацию микропластика непосредственно во время научных исследований в Арктике.
Исследование выполнено в рамках мегагранта «Новые подходы к решению проблемы микропластика как потенциальной угрозы человеку и окружающей среде».