ابتكار بوليمر فائق الصلابة يقلل التلوث البلاستيكي بفضل الذكاء الاصطناعي

نجح فريق بحثي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا MIT وجامعة ديوك Duke في ابتكار طريقة جديدة لتعزيز متانة البلاستيك باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. الفريق طور بوليمرًا أقوى بأربع مرات من المواد البلاستيكية التقليدية، ما قد يساهم في إطالة عمر المنتجات وتقليل النفايات البلاستيكية على المدى الطويل.

فكرة مبتكرة

الإنجاز العلمي اعتمد على مبدأ بحثي أثار الجدل في بداياته، إذ أظهرت دراسة سابقة أن إدخال "روابط ضعيفة" في البنية الكيميائية للبوليمر قد يجعله أكثر مقاومة للتمزق. السبب يعود إلى أن الشروخ التي تتشكل في المادة تكون مضطرة لتكسير عدد كبير من هذه الروابط بدلًا من الانتشار مباشرة، مما يؤدي إلى امتصاص طاقة أكبر ويزيد من قوة المادة.

دور الذكاء الاصطناعي

التحدي الرئيسي كان اختيار الرابط الضعيف الأمثل من بين آلاف الاحتمالات الكيميائية. لحل ذلك، استعان الفريق البحثي بنموذج تعلم آلي تم تدريبه على بيانات 400 مركب يحتوي على عنصر الحديد، يُعرف باسم "الفروسين". هذا النموذج حلل البيانات بسرعة، وتنبأ بخصائص آلاف المركبات المشابهة، واختار الأكثر ملاءمة لإنتاج البوليمر الجديد.

نتائج واعدة

باستخدام المركب الذي رشحه الذكاء الاصطناعي، نجح الباحثون في تصنيع بوليمر يتمتع بقوة تفوق أربع مرات نظيره التقليدي. هذه النتيجة لا تعني فقط مواد أكثر صلابة، بل أيضًا إمكانية إنتاج منتجات تدوم لفترة أطول، ما يحد من الحاجة إلى استبدالها، ويساهم في خفض حجم البلاستيك المنتج والمستهلك عالميًا.

تطبيقات مستقبلية

الباحث الرئيسي في المشروع إيليا كيفليشفيلي أوضح أن زيادة صلابة المواد تطيل عمرها الافتراضي، ما يدعم الجهود العالمية في تقليل التلوث البلاستيكي. الابتكار قد يجد طريقه إلى صناعات متعددة، مثل مواد التعبئة والتغليف، والمكونات الصناعية، والأجهزة الطبية، حيث يتطلب الأمر مواد عالية المتانة.

أهمية بيئية

مع إنتاج العالم نحو 400 مليون طن من البلاستيك سنويًا، يمثل إيجاد حلول لإطالة عمر المواد وتقليل معدل استبدالها خطوة مهمة في مواجهة التلوث البلاستيكي. البوليمر الجديد يوفر نموذجًا لكيفية تسخير الذكاء الاصطناعي لتسريع الابتكار العلمي وحل مشكلات بيئية معقدة.

البحث، الذي نُشر في مجلة ACS Central Science في الأول من أغسطس، يفتح آفاقًا جديدة لتطوير مواد صديقة للبيئة وأكثر فعالية. ويؤكد أن الجمع بين المعرفة الكيميائية التقليدية والتقنيات الحديثة في تحليل البيانات يمكن أن ينتج حلولًا عملية وقابلة للتطبيق على نطاق واسع.