مع تزايد الاعتماد على البلاستيك الحيوي بوصفه بديلاً أكثر استدامة للبلاستيك التقليدي، يبرز التحدي في تقييم مدى تحلله البيولوجي بسرعة ودقة.
لذا طوّر باحثون في جامعة أثينا الزراعية في اليونان، أداة جديدة تعتمد على التعلم الآلي للتنبؤ، بسرعة ودقة، بمعدلات التحلل البيولوجي للبلاستيك الحيوي، في خطوة تُسهم في تسريع تقييم الأثر البيئي لهذه المواد وتقليل الاعتماد على الاختبارات المخبرية الطويلة.
وأوضحت الدراسة أن الطرق التقليدية لتقييم تحلل البلاستيك الحيوي تستغرق أشهراً، وتمتد في بعض الحالات إلى سنوات، بينما توفر الأداة الجديدة نتائج فورية تقريباً من خلال تحليل البيانات البيئية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وركز الباحثون على أحد أكثر أنواع البلاستيك الحيوي استخداماً، حيث اختبروا النموذج التنبؤي في ظروف بيئية مختلفة، شملت درجات حرارة ومستويات رطوبة متنوعة. وأظهرت النتائج أن الأداة حققت مستوى مرتفعاً من الدقة والموثوقية في توقع سرعة تحلل المادة، ما يمنح الباحثين وسيلة أسرع لدراسة سلوك البلاستيك الحيوي في البيئات المختلفة.
وأشار فريق الدراسة إلى أن هذه التقنية يمكن أن تختصر الوقت والجهد اللازمين لإجراء الاختبارات التقليدية، كما تساعد في اتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن استخدام البلاستيك الحيوي، وإدارة نفاياته، بما يدعم تطوير مواد أكثر استدامة وصديقة للبيئة.
وأضاف الباحثون أن الأداة لا تقتصر على تقييم المواد الحالية، بل يمكن الاستفادة منها في تصميم أنواع جديدة من البلاستيك الحيوي، تكون أكثر قدرة على التحلل في ظروف بيئية متنوعة، ما ينسجم مع الجهود العالمية للحد من التلوث البلاستيكي وتعزيز الاقتصاد الدائري.
ويعتزم الفريق البحثي خلال المرحلة المقبلة توسيع نطاق استخدام النموذج ليشمل أنواعاً أخرى من البلاستيك القابل للتحلل، إلى جانب التعاون مع شركاء من القطاع الصناعي ومنظمات بيئية، للاستفادة من قدراته التنبؤية في التطبيقات العملية، بما يسهم في تطوير حلول مبتكرة لإدارة النفايات البلاستيكية، ودعم التحول نحو مواد أكثر استدامة.
