Исследователи используют ИИ для проектирования фермента, питающего пластиком,

Исследователи используют ИИ для проектирования фермента, питающего пластиком,

Накопление пластмасс в окружающей среде является проблемой, которая не решается, по крайней мере, не в каком -либо временном масштабе, имеющей отношение к человечеству. Эти материалы предназначены для того, чтобы быть долговечными и долговечными, а текущие методы переработки едва ли вмятины в горах пластика, производимых каждый год. Исследователи из Техасского университета в Остине, возможно, обнаружили новый способ справиться с пластиковыми отходами - ферментом, который разрушает пластмассы в дни, которые в противном случае сохранялись бы на протяжении веков.

Команда использовала систему машинного обучения для идентификации потенциально полезных белков в разлагающемся пластике, что привело их к быстро-пертазной (функциональной, активной, стабильной и толерантной петизе), сообщает Vice. Этот фермент работает на пластике, называемом полиэтилентерефталатом (PET), синтетической смолой, используемой в одежде, упаковке и электрической гидроизоляции. Это самая простая категория пластмасс для переработки, но процесс - это уменьшающаяся доходность. В конце концов, материал просто заканчивается на свалке, а PET приходится на примерно 12 процентов глобальных отходов.

Быстрая питаза является более элегантным решением, чем плавление и реформирование пластика в менее пригодные для переработки формы. Он переваривает полимер, разбивая его на молекулы строительных блоков через процесс, известный как деполимеризация. Полученные мономеры могут быть восстановлены в новый или «девственный» пластик, не потребляя дополнительные нефтяные ресурсы. В экспериментах исследователи смогли полностью растворить упаковку для домашних животных всего за несколько дней.

С 2005 года ученые работают с ферментами, питающимися пластиком, но белки в природе происходят с серьезными недостатками. Они могут работать нормально под узкими диапазонами температуры и рН, но это затрудняет их использование в помещениях по переработке. Фаст-питаза была одной из 19 000 белковых структур, поданных в алгоритм ИИ, который предсказывал, что он сможет быстро разложить пластик без строгого контроля условий. И, конечно же, исследователи сообщают, что Fast-Petase очень гибкая. Он в 2,4 раза превышает активность природных молекул петизы при 40 градусах по Цельсию и в 38 раз больше активности при 50 градусах по Цельсию.

Итак, мы знаем, что Fast-Petase работает в лабораторных условиях, но теперь команда должна бороться с препятствием, что многие подобные эксперименты не могут очистить: масштабируемость. Им нужно показать, что мы можем производить и использовать быструю питазу в промышленном масштабе. Несмотря на важность сокращения пластика в окружающей среде, новые технологии будут завоевать популярность, только если материалы будут дешевыми и простыми в транспортировке.

Функция изображения Тони Вебстера, Flickr

Читать далее

Генеральный директор Google обещает расследовать уход ведущего исследователя ИИ
Генеральный директор Google обещает расследовать уход ведущего исследователя ИИ

Генеральный директор Google Сундар Пичай выразил фурор, связанный с увольнением специалиста по этике ИИ доктора Тимнита Гебру, но его служебная записка может не сильно улучшить ситуацию.

Исследователь безопасности: пароль компании solarwinds123 оставлен уязвимым в 2019 г.
Исследователь безопасности: пароль компании solarwinds123 оставлен уязвимым в 2019 г.

SolarWinds, компания, оказавшаяся в центре массового взлома правительственных учреждений и корпораций США, не совсем использует передовые методы паролей.

Исследователи развивают самые белые краски для борьбы с изменением климата
Исследователи развивают самые белые краски для борьбы с изменением климата

Помимо того, чтобы быть аккуратным техническим подвигом, команда считает, что новая белая краска может помочь решить изменение климата, сохраняя нагрузки мощности.

Исследователи: 2,5 млрд. Тиранозаврных Рексов гуляли на землю
Исследователи: 2,5 млрд. Тиранозаврных Рексов гуляли на землю

Новый анализ из Университета Калифорнийской Беркли Беркли, по оценкам, в любой момент времени в течение мелового периода было около 20 000 взрослых тиранозавров. Добавьте это через миллионы лет, и там можно было легко 2,5 миллиарда этих динозавров.