Vi nhựa ở xung quanh chúng ta, trong nước uống, thức ăn và không khí chúng ta thở. Nhưng trước khi các nhà nghiên cứu có thể hiểu được tác động thực sự của các hạt vi nhựa đến sức khỏe con người, thì họ cần có những phương pháp định lượng vi nhựa nhanh và hiệu quả.

Hai nghiên cứu gần đây của các nhà khoa học tại trường Đại học Toronto đã đề xuất các phương pháp mới sử dụng máy học để quá trình đếm và phân loại vi nhựa dễ dàng, nhanh chóng và ít tốn kém hơn.

Elodie Passeport, phó giáo sư tại Khoa kỹ thuật dân dụng và khoáng sản và kỹ thuật hóa học, cho biết: “Việc phân tích một mẫu nước để xác định vi nhựa thực sự mất rất nhiều thời gian. Có thể cần đến 40 giờ để phân tích đầy đủ một mẫu có kích thước bằng một lọ thủy tinh Mason. Điều đó đặc biệt khó khăn khi bạn muốn so sánh theo thời gian hoặc quan sát các mẫu từ nhiều thủy vực khác nhau".

Vi nhựa có thể mất hàng trăm đến hàng nghìn năm mới phân hủy sinh học. Tuy nhiên, vi nhựa không chỉ là rác thải, mà còn làm nảy sinh vấn đề khác. Bởi lẽ theo thời gian, nhựa phân hủy thành các mảnh nhựa nhỏ hơn. Những mảnh nhựa có kích thước nhỏ hơn 5mm nhưng lớn hơn 0,1 micromet được xác định là vi nhựa.

Các nhà khoa học đã nghiên cứu tác động của vi nhựa, vẫn đang cố gắng tìm hiểu cách những mảnh nhựa nhỏ này ảnh hưởng đến sức khỏe con người và môi trường theo những cách khác với nhựa dạng khối.

Mặc dù các nghiên cứu trước đây đã chứng minh sự hiện diện của vi nhựa trong các môi trường khác nhau, nhưng các tiêu chuẩn về cách định lượng mức vị nhựa và quan trọng là cách so sánh các mẫu vi nhựa khác nhau theo thời gian và không gian, vẫn đang được đưa ra. Các phương pháp định lượng cũ sử dụng kính hiển vi ánh sáng nhìn thấy yêu cầu sử dụng nhíp để đếm từng mẫu một dưới kính hiển vi quang học, nỗ lực tốn nhiều công sức và dễ xảy ra sai sót của con người.

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã sử dụng các mô hình học sâu để định lượng và phân loại tự động vi nhựa. Cụ thể, các tác giả đã sử dụng kính hiển vi điện tử quét để phân đoạn hình ảnh của vi nhựa và phân loại hình dạng của chúng. Khi so sánh với các phương pháp sàng lọc trực quan, phương pháp này cung cấp độ sâu trường ảnh lớn và chi tiết bề mặt mịn hơn giúp tránh nhận dạng sai các hạt nhựa nhỏ và trong suốt.

Bin Shi, đồng tác giả nghiên cứu, cho biết: “Học sâu cho phép tăng tốc độ định lượng vi nhựa, đặc biệt là vì chúng tôi phải loại bỏ các vật liệu khác có thể khiến nhận dạng sai, như khoáng chất, chất nền, chất hữu cơ và sinh vật. Chúng tôi đã phát triển các thuật toán chính xác để định lượng và phân loại hiệu quả các đối tượng trong môi trường phức tạp này".

Sự đa dạng về thành phần hóa học và hình dạng của vi nhựa có thể gây khó khăn cho nhiều nhà nghiên cứu, đặc biệt là do không có phương pháp tiêu chuẩn để định lượng vi nhựa. Nhóm nghiên cứu đã thu thập các mẫu vi nhựa với nhiều hình dạng và thành phần hóa học khác nhau, chẳng hạn như hạt, màng, sợi, xốp và mảnh, từ các nguồn như sửa rửa mặt, chai nhựa, cốc xốp, máy giặt sấy và khẩu trang y tế. Sau đó, các tác giả xử lý hình ảnh của các mẫu riêng lẻ bằng kính hiển vi điện tử quét để tạo ra một thư viện gồm hàng trăm hình ảnh.

Dự án nghiên cứu này là tập dữ liệu mã nguồn mở đầu tiên được gắn nhãn để phân đoạn hình ảnh vi nhựa, cho phép các nhà nghiên cứu trên thế giới được hưởng lợi từ phương pháp mới và phát triển các thuật toán riêng cho các mối quan tâm nghiên cứu.

Shi nói: “Nếu chúng tôi tiếp tục mở rộng thư viện hình ảnh này để bổ sung nhiều mẫu vi nhựa từ nhiều môi trường với hình dạng và hình thái khác nhau, chúng tôi có thể theo dõi và phân tích ô nhiễm vi nhựa hiệu quả hơn nhiều".

N.P.D (NASATI), theo https://phys.org/, 25/4/2022