详细内容或原文请订阅后点击阅览
机器学习实现了可以减少环境影响
每年生产约1亿吨高密度聚乙烯（HDPE），这是世界上最常用的塑料之一，使用的能量是纽约市为纽约市供电一年所需的15倍以上的能量，并为垃圾填埋场增加了大量的塑料废物。
来源:英国物理学家网首页每年生产约1亿吨高密度聚乙烯（HDPE），这是世界上最常用的塑料之一，使用的能量是纽约市为纽约市供电一年所需的15倍以上的能量，并为垃圾填埋场增加了大量的塑料废物。
康奈尔化学研究人员通过开发机器学习模型，使制造商能够自定义和改善HDPE材料，从而减少各种应用所需的材料，从而减少这种无处不在的聚合物的环境影响的方法来减少这种无处不在的聚合物的环境影响。它也可以用来提高回收HDPE的质量，使其与新的竞争，从而使回收成为一个更实用的过程。
聚合物“这种方法的实施将促进下一代商品材料的设计，并启用更有效的聚合物回收利用，从而降低了HDPE对环境的总体影响，”艺术与科学学院化学生物学副教授Jr. Jr.说。
发表在《美国化学学会杂志》上的题为“用分子量分布的机器学习设计聚合物”的研究是Distasio与聚合物专家Geoffrey Coates之间的合作，Tisch大学化学和化学生物学系教授（A＆S）；和布雷特·福斯（Brett Fors），弗兰克（Frank）和罗伯特·劳克林（Robert Laughlin）物理化学教授（A＆S）。
已发布博士生Jenny Hu是第一作者。来自Distasio Group，Zachary Sparrow，博士后研究员；布莱恩·恩斯特（Brian Ernst），前博士后研究员；博士生斯宾塞·马特斯（Spencer Mattes）做出了贡献。
hdpe需要大量的能量，因为它的规模很大，他的实验室专注于可持续的聚合物。回收它也有挑战。