Mikroplastik schneller erkennen: OIST-Forscherin automatisiert die Analyse von Spektren
Ob ein Partikel Plastik ist, verrät sein Spektrum – die Auswertung ist bisher mühsam. Im Video des japanischen Instituts OIST zeigt Samantha Phan ein Werkzeug, das diese Analyse standardisieren soll.
Foto: Martin Wagner et al. / Wikimedia Commons, CC BY 4.0 (zugeschnitten und skaliert)
Video: YouTube · Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) · youtube.com
Das Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) in Japan stellt in einem Video vom 19. Oktober das Projekt von Samantha Phan vor. Die Forscherin entwickelt ein Werkzeug auf Basis von maschinellem Lernen, das Mikroplastik anhand von Spektraldaten erkennt. Grundlage ist ein umfangreiches Identifizierungssystem auf Basis Tausender gesammelter Proben. Phan wird dafür im Proof-of-Concept-Programm des Instituts mit einem Technologie-Pionier-Stipendium gefördert.
Bei der Infrarot- und Raman-Mikrospektroskopie liefert jedes Teilchen einen chemischen Fingerabdruck, der zeigt, ob es aus Kunststoff besteht. Die Auswertung ist bislang zeitaufwendig und erfordert Fachleute; einheitliche Standards fehlen. Das Projekt mit dem Namen Plastitective soll die Erkennung automatisieren und so Zeit und Aufwand sparen.
Laut Projektbeschreibung richtet sich das Werkzeug vor allem an die Meeresfrüchtebranche, die schnellere und standardisierte Tests auf Verunreinigungen braucht. Das Verfahren soll sich aber auch für andere Umweltproben eignen. Phan hofft, so zu einem besseren Bild davon beizutragen, wie stark verschiedene Branchen von Mikroplastik betroffen sind.