L’intelligenza artificiale può aiutare a prevedere l’influenza delle microplastiche sulle proprietà del suolo. Un gruppo di scienziati, infatti, ha usato l’IA per rivelare come le diverse caratteristiche delle microplastiche del suolo possano alterare in modo significativo le proprietà del terreno. I rifiuti di plastica e il loro accumulo in natura sono diventati una delle principali preoccupazioni ambientali degli ultimi tempi. Se l’inquinamento da plastica negli oceani è indubbiamente preoccupante, anche la presenza di questi scarti nei terreni di tutto il mondo sta causando gravi problemi ambientali e di salute.
Quando la plastica si frammenta nel suolo in pezzi più piccoli, noti come microplastiche, attraverso processi naturali e antropogenici, altera drasticamente le proprietà del suolo. Inoltre, vengono assorbite dalle piante, entrando potenzialmente nella catena alimentare umana e causando complicazioni per la salute. Tuttavia, i meccanismi alla base dell’impatto ambientale delle microplastiche nel suolo rimangono ancora sconosciute.
Un team di scienziati, guidato dal professore Yong Sik Ok, ha quindi utilizzato algoritmi di apprendimento automatico (ML) per valutare e prevedere l’influenza delle microplastiche sulle proprietà del suolo. Ok è presidente dell’Associazione internazionale ESG nonché presidente e direttore del programma di gestione sostenibile dei rifiuti per l’Associazione delle università del Pacifico (APRU SWM Program).
I risultati dello studio sono stati pubblicati su Environmental Pollution. Gli algoritmi hanno scoperto che i diversi fattori delle microplastiche, come il tipo, le dimensioni, la forma e il dosaggio, alteravano significativamente le proprietà del suolo. In particolare, le dimensioni sono state identificate come uno dei principali fattori di influenza.
“Questo studio pionieristico fornisce dati essenziali per sostenere un processo decisionale informato sulla gestione dei rifiuti plastici, allineandosi con l’attenzione globale alla sostenibilità e ai principi ESG“, dice Ok. L’utilizzo di algoritmi di ML segna un cambiamento innovativo rispetto ai metodi tradizionalmente complessi e dispendiosi in termini di risorse per prevedere e interpretare l’impatto delle microplastiche.
