Umělá inteligence zjednodušuje detekci recyklovatelných polymerů pro potravinové obaly

Výzkumníci z Cornellovy University v USA zjednodušili proces identifikace chemicky recyklovatelných polymerů pomocí umělé inteligence a strojového učení. Vhodné polymery slouží jako náhrada za existující monomery v potravinových obalech.

Studie „AI-assisted design of chemically recyclable polymers for food packaging“ vytvořila optimalizovaný postup, který díky umělé inteligenci hledá jednovrstvé i vícevrstvé náhrady za současné polymerní obaly. Cílem je nahradit běžné polymery jako PP, PE nebo EVOH, jejichž složité chemické struktury recyklaci ztěžují. „Zachování potravin je dnes velkou výzvou, která potřebuje materiály, jež zajistí ochranu i udržitelnost. Správně vyladěné polymery tak mohou nahradit tradiční řešení,“ vysvětlují výzkumníci.

Současné plastové obaly často stavějí na vícevrstvých konstrukcích. Ty sice fungují skvěle, ale na skládkách vydrží věky a rozpadají se na mikroplasty, které dlouhodobě škodí přírodě. Výzkumníci navíc upozorňují, že různé chemické vrstvy v těchto obalech komplikují recyklaci – oddělit je znamená časově i finančně náročný proces.

Jak najít udržitelné polymery

Strojové učení v tomto případě predikovalo osm klíčových vlastností, které musí recyklovatelný polymer splnit. Mezi ně patří pevnost v tahu, pružnost, entalpie polymerizace, propustnost pro kyslík a vodní páru plus teploty degradace, tavení a skelného přechodu. Entalpie polymerizace udává, kolik energie se uvolní nebo pohltí, když se monomery spojí do polymeru. Tato hodnota je klíčová pro chemickou recyklaci.

Model strojového učení tak objevil 7,4 milionu možných polymerů, které všechny tyto požadavky splňují. Výzkumníci je pak prošli pomocí AI predikcí, především podle entalpii polymerizace. Po zúžení výběru se zaměřili na poly-p-dioxanon (poly-PDO), stávající polymer, který dosud nikdo nezkoumal pro potravinové obaly.

Slibné recyklovatelné náhrady

Experimenty s poly-PDO ukázaly, že se hodí jako chemicky recyklovatelná alternativa za klasické monomery jako PP, PE nebo EVOH. Materiál splňuje požadavky na vodní bariérové vlastnosti i tepelné parametry podle AI cílů. Navíc nabízí slušné mechanické vlastnosti, i když měřené hodnoty zaostávaly za predikcemi – což naznačuje prostor pro další vylepšení.

Největší výhodou je vysoká recyklovatelnost: během šesti hodin se podařilo získat více než 95 procent monomerů. „Experimenty s poly-PDO skvěle ladí s predikcemi strojového učení, což dokazuje sílu našich modelů,“ shrnují výzkumníci. Mechanické vlastnosti měly mezi predikcemi a realitou rozdíly, což podtrhuje potřebu doladit jak polymery, tak AI modely. „Tyto nedostatky musíme vyřešit, abychom posunuli experimenty i predikce dál – směrem k opravdu praktickým a užitečným polymerům pro udržitelný svět,“ dodávají vědci ve své zprávě-

-wal-*