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
Как Windows использует несколько ядер ЦП?
В наши дни мы воспринимаем многоядерность как должное, но как вообще процессор и операционная система взаимодействуют друг с другом?
TDP Intel для настольных ПК больше не используется для прогнозирования энергопотребления процессора
TDP процессоров Intel более высокого класса для настольных ПК больше не сообщает ничего полезного о потребляемой мощности процессоров под нагрузкой.
Медиа-серверы Plex используются для усиления DDoS-атак
Исследователи утверждают, что при правильном использовании сервер Plex может увеличить размер DDoS-пакетов почти в пять раз, делая эти атаки гораздо более опасными. Пользователи Plex тоже мало что могут с этим поделать.
Графические процессоры, используемые для майнинга криптовалют, могут в долгосрочной перспективе потер
Будет ли майнинг на графическом процессоре в долгосрочной перспективе снижать его производительность? Появились некоторые свидетельства того, что это возможно, но есть проблемы с набором данных, которые не позволяют сделать однозначный вывод.