教育新闻网NEC Corporation与日本海洋地球科学技术局(JAMSTEC)合作，宣布开发了一种系统，该系统可通过使用基于AI的人工智能自动高速检测海水和沉积物样品中的微塑料图像识别技术。这项进展旨在提高用于评估海洋塑料废弃物动力学和环境影响的微塑料测量技术的复杂性。
近年来，由微塑料(尺寸为5mm或更小的微小塑料颗粒)引起的海洋污染已在全球范围内扩大。结果，人们不仅越来越关注对生态系统的影响，而且越来越关注通过食物链对人体的不利影响。为了准确掌握海洋微塑料的实际情况，有必要分析每个海域中微塑料的数量，大小和类型，并确定流出的来源，路线和目的地。
到现在为止，通常的做法是先用细网筛挖出海水和沉积物，然后使用显微镜手动拾取和分析每种微塑料。然而，这不仅耗时且费力，而且还存在低估通过网孔的300μm或更小的小颗粒的体积的问题。
JAMSTEC是进行海洋科学和技术综合研究的国家研究与开发机构，一直致力于自动检测和分析海洋微塑料的技术的研究与开发。对于此项目，NEC提供了一种基于图像识别技术的高速，高精度检测系统，该图像识别技术基于“ RAPID机器学习”，它结合了最新AI技术产品组合的深度学习技术。明智的NEC。”
具体来说，NEC开发的软件利用JAMSTEC的研发专业知识，用荧光染料对样品中的微塑料进行染色，从而可以在以最佳检测速度流动的同时，用荧光显微镜拍摄微塑料的视频。该软件会自动为这些视频中出现的每种微塑料提取图像数据。然后，通过利用基于AI的图像识别技术，可以以每分钟60个的处理速度自动分类和聚合微塑料的尺寸和形状。这使NEC能够自动化和升级以前手动完成的微塑料检测。
“预计通过建立和推广这种测量方法，并弄清微塑料污染的实际情况，我们将能够为制定适当的排放法规做出贡献，”船用塑料副组长Masashi Tsuchiya博士说。 JAMSTEC研究小组。
“ NEC一直在利用'Earth Simulator'JAMSTEC超级计算机(*)进行沿海灾害模拟系统的研发，我们将继续通过AI和其他先进技术的“环境管理”，为实现可持续发展的社会而努力， ” NEC公司第一届政府和公共解决方案部高级经理Yosuke Taira说。
