A machine learning algorithm for high throughput identification of FTIR spectra: Application on microplastics collected in the Mediterranean Sea
Cet article propose un protocole pour analyser le nombre immense de microplastiques présents dans les échantillons prélevés en milieu marin. Cette analyse nécessite aujourd’hui énormément de temps et des qualifications poussées. Ce nouveau protocole propose donc une approche automatisée de machine-learning basée sur des analyses par spectrophotométrie. On renseigne tout d’abord les spectres de plastiques purs dont l’algorithme se sert pour déterminer la nature chimique du microplastique présent dans l’échantillon.
Cette approche a démontré une très forte efficacité sur certains polymères. Concernant les autres polymères, le biais peut être diminué en complétant la base de données de l’algorithme de nouveau spectre de référence pour ces plastiques. D’autres études ont utilisé un processus similaire pour identifier les microplastiques, d’autres base de données de spectres sont donc disponibles. En partageant ces données, la robustesse et la fiabilité de l’algorithme pourrait donc rapidement être améliorés. Néanmoins, celui-ci a déjà permis l’analyse de plus de 4000 échantillons, confirmant déjà une efficacité certaine.