moitruongplus Các nhà khoa học tại trường Đại học Toronto đã đề xuất các phương pháp mới sử dụng máy học để quá trình đếm và phân loại vi nhựa dễ dàng, nhanh chóng và ít tốn kém hơn.

Mặc dù các nghiên cứu trước đây đã chứng minh sự hiện diện của vi nhựa trong các môi trường khác nhau, nhưng các tiêu chuẩn về cách định lượng mức vị nhựa và quan trọng là cách so sánh các mẫu vi nhựa khác nhau theo thời gian và không gian, vẫn đang được đưa ra. Các phương pháp định lượng cũ sử dụng kính hiển vi ánh sáng nhìn thấy yêu cầu sử dụng nhíp để đếm từng mẫu một dưới kính hiển vi quang học, nỗ lực tốn nhiều công sức và dễ xảy ra sai sót của con người.


Ảnh minh hoạ: Alex Hyde / Greenpeace / PA

"Việc phân tích một mẫu nước để xác định vi nhựa thực sự mất rất nhiều thời gian. Có thể cần đến 40 giờ để phân tích đầy đủ một mẫu có kích thước bằng một lọ thủy tinh Mason. Điều đó đặc biệt khó khăn khi bạn muốn so sánh theo thời gian hoặc quan sát các mẫu từ nhiều thủy vực khác nhau" - Elodie Passeport, phó giáo sư tại Khoa kỹ thuật dân dụng và khoáng sản và kỹ thuật hóa học, cho biết.

Trong nghiên cứu mới, các nhà khoa học đã sử dụng các mô hình học sâu để định lượng và phân loại tự động vi nhựa. Cụ thể, họ đã sử dụng kính hiển vi điện tử quét để phân đoạn hình ảnh của vi nhựa và phân loại hình dạng của chúng. Khi so sánh với các phương pháp sàng lọc trực quan, phương pháp này cung cấp độ sâu trường ảnh lớn và chi tiết bề mặt mịn hơn giúp tránh nhận dạng sai các hạt nhựa nhỏ và trong suốt.

Nhóm nghiên cứu đã thu thập các mẫu vi nhựa với nhiều hình dạng và thành phần hóa học khác nhau, chẳng hạn như hạt, màng, sợi, xốp và mảnh, từ các nguồn như sửa rửa mặt, chai nhựa, cốc xốp, máy giặt sấy và khẩu trang y tế. Sau đó, các tác giả xử lý hình ảnh của các mẫu riêng lẻ bằng kính hiển vi điện tử quét để tạo ra một thư viện gồm hàng trăm hình ảnh.

Dự án nghiên cứu này là tập dữ liệu mã nguồn mở đầu tiên được gắn nhãn để phân đoạn hình ảnh vi nhựa, cho phép các nhà nghiên cứu trên thế giới được hưởng lợi từ phương pháp mới và phát triển các thuật toán riêng cho các mối quan tâm nghiên cứu.

Theo Môi trường và Đô thị

Các tin khác

vvxd
qdw
cvxcx
gdfgd

Bắc Ninh: Hơn 160 ha rừng bị thiệt hại do bão số 3

Do ảnh hưởng bão số 3 toàn tỉnh Bắc Ninh có 163,31 ha/555,65ha rừng trồng, chiếm 29,3% diện tích rừng bị thiệt hại, trong đó 23ha bị gẫy, đổ từ 70% đến 90% số cây; diện tích còn lại gẫy đổ 30-50%.

Lào Cai: Lũ quét kinh hoàng khiến 15 người chết, nhiều người mất tích

Sáng nay 10/9, trận lũ quét kinh hoàng xảy ra tại xã Phúc Khánh, huyện Bảo Yên, tỉnh Lào Cai đã vùi lấp toàn bộ một thôn có 35 hộ dân, với 128 khẩu, khiến 15 người chết, nhiều người mất tích.

Hà Nội phát lệnh báo động lũ cấp 2 trên sông Hồng

Ban Chỉ huy Phòng, chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn TP Hà Nội ban hành lệnh báo động lũ cấp 2 trên sông Hồng với mực nước là 10,5 m.

Vỡ đê sông Lô đoạn qua huyện Sơn Dương, Tuyên Quang

Tối 10/9/2024, ông Giang Tuấn Anh, Chủ tịch UBND huyện Sơn Dương, tỉnh Tuyên Quang thông tin, đoạn đê sông Lô qua xã Quyết Thắng đã bị vỡ do nước sông lên cao. Hiện nay, công tác vá đê đang được gấp rút triển khai.

Hà Nội ban hành lệnh báo động 1 trên sông Hồng

Sáng 10-9, Ban Chỉ huy PCTT và TKCN thành phố Hà Nội ban hành lệnh số 53/L-BCH, báo động I trên sông Hồng.

Công bố tình huống khẩn cấp về thiên tai trên địa bàn tỉnh Lào Cai

Trước tình hình thiên tai nghiêm trọng, sáng 9/9, Chủ tịch UBND tỉnh Lào Cai ban hành Quyết định số 2285/QĐ-UBND công bố tình huống khẩn cấp về thiên tai để ứng phó với tình hình lũ quét, sạt lở đất và ngập úng trên địa bàn tỉnh.