Çevre kirliliğinin görünmez tehditlerinden mikroplastik liflerin tespiti, bilim dünyasında yeni bir döneme giriyor. Araştırmacılar, polarizasyon çözümlemeli holografik mikroskopi teknolojisini yapay zekayla birleştirerek, mikroplastik ve doğal lifleri ayırt eden son derece etkili bir sistem geliştirdi.
Bu yenilikçi yaklaşım, çoklu hologramlardan elde edilen verilerle her bir lifin Jones matrisini yeniden yapılandırıyor ve optik anizotropiyi tanımlayan polarizasyon parametrelerini çıkarıyor. Dokuz farklı polarizasyon özelliğinden türetilen 72 boyutlu özellik vektörü, sistemin temelini oluşturuyor.
Araştırma kapsamında polyamid 6, polietilen tereftalat, polyamid 6.6, polipropilen gibi plastik türlerle birlikte pamuk ve yün gibi doğal lifler olmak üzere altı farklı malzeme sınıfından toplam 296 lif analiz edildi. Tamamen bağlantılı derin sinir ağı mimarisi kullanan sistem, doğrulama verilerinde %96,7 başarı oranına ulaştı.
Sistemin açıklanabilir yapay zeka özelliği, Shapley katkı açıklamaları yöntemiyle hangi özelliklerin sınıflandırmada etkili olduğunu gösteriyor. Bu özellik, sonuçların bilimsel güvenilirliğini artırırken, çevre izleme çalışmalarında kritik önem taşıyan mikroplastik tespitini yeni boyuta taşıyor.