Utilizzare l’intelligenza artificiale per scovare le microplastiche presenti in mare. Da oggi è possibile, grazie a uno studio del Cnr svolto nell’ambito del progetto interdisciplinare Pon -Sistemi di rilevamento dell’inquinamento marino da plastiche e successivo recupero-riciclo (Sirimap). Un progetto che ha fra i suoi obiettivi anche lo sviluppo di tecniche automatiche di monitoraggio delle plastiche in ambiente marino.

“L’inquinamento dei mari dovuto alla plastica è una delle maggiori emergenze ambientali che ci troviamo ad affrontare – spiegano Vittorio Bianco e Pasquale Memmolo del Cnr-Isasi -. Quando questi inquinanti scendono fino a dimensioni microscopiche, il problema è ancora più allarmante”.

Un sensore olografico rileva le microplastiche distinguendole dal microplancton

In pratica, un sensore olografico e un metodo innovativo di intelligenza artificiale consentono di rilevare automaticamente la presenza di microplastiche in campioni marini distinguendole dal microplancton, riporta Ansa.

La ricerca, pubblicata su Advanced Intelligent Systems (Wiley), ha coinvolto due gruppi dell’Istituto di Scienze applicate e sistemi intelligenti del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isasi), ovvero il gruppo di Olografia digitale di Pozzuoli, coordinato da Pietro Ferraro, in collaborazione con il gruppo di Intelligenza artificiale di Lecce.

Riconoscere decine di migliaia di oggetti con accuratezza superiore al 99%

“Le microplastiche possono essere ingerite della fauna marina destinata al consumo, entrando nella catena alimentare e causando effetti negativi sulla salute anche umana – commentano  Bianco e Memmolo -. Dimensioni ridotte degli inquinanti e vasta eterogeneità dei campioni marini, finora, hanno impedito di effettuare uno screening automatico e accurato mirato a conoscere l’abbondanza delle microplastiche”.

Il metodo proposto dai ricercatori, invece, utilizza le informazioni fornite da “un microscopio olografico a contrasto di fase, per estrarre da ciascun elemento analizzato un’ampia e inedita gamma di parametri altamente distintivi per questa classe di inquinanti – aggiungono i ricercatori -. Tali parametri hanno consentito di addestrare un’architettura di intelligenza artificiale a distinguere le microplastiche da microalghe di dimensione e forma in apparenza similari”.

Microscopi portatili per analisi in situ della qualità delle acque

“L’unione di olografia digitale e intelligenza artificiale “ci ha consentito di riconoscere decine di migliaia di oggetti appartenenti a diverse classi con accuratezza superiore al 99%”, aggiunge Pierluigi Carcagnì, ricercatore Isasi-Cnr – . Il nuovo metodo di olografia digitale  fornisce un riconoscimento oggettivo di un numero statisticamente rilevante di campioni – prosegue Carcagnì – fino a centinaia di migliaia di oggetti l’ora, con microscopi realizzabili in configurazioni portatili per analisi in situ della qualità delle acque”.