イェール大学環境学校が率いる研究により、バイオマスおよびバイオマス由来の材料（BDM）の現在の機械学習方法を分析して、研究を進めているかどうかを判断します。バイオマス製品の開発.
研究者は、BDMのライフサイクル全体に機械学習が適用されていないことを発見した後、この研究にアプローチすることを決定しました。
バイオマスは、化石燃料の再生可能な代替品と広く考えられており、多くの専門家は、気候変動との戦いに重要な役割を果たすことができると述べています。バイオマスは炭素を貯蔵し、土壌の改善、廃水の治療、再生可能な原料の生産に使用できるバイオベースの製品と無料 オンライン カジノに変えることができます。
しかし、バイオマス変換の最適化と制御に対する経済的制約と課題により、ITの大規模な生産は制限されています。
新しい研究、「水と農業システムにおけるバイオマスおよびバイオマス由来の炭素質材料の持続可能な開発と応用のための機械学習、 ’はに公開されましたリソース保存とリサイクル.
大規模なBDM生産の制限は何ですか？
BDMの典型的な応用には、土壌修正と廃水処理が含まれ、活性炭は最も効果的な吸着剤の1つです。水溶液、土壌、ガスから汚染物質を除去するなどの従来の使用に加えて、無料 オンライン カジノ貯蔵、触媒サポート、医療用途など、高価値の用途で人気を博しています。
BDMの技術的、経済的、環境的パフォーマンスは、バイオマス種、変換技術、およびBDMアプリケーションの組み合わせに依存します。たとえば、土壌修正または水処理におけるバイオチャーの適用の有効性は、バイオチャーの物理的および化学的特性に大きく依存します。
BDMの大規模な生産は、複雑なサプライチェーン、大きな原料の量と品質の変動性、バイオマス変換の制御と最適化の課題、および経済的制約のために制限されています。
試行錯誤を使用して結果を決定する
調査は、生物経済と持続可能な生産に焦点を当てて、新興技術と産業開発が環境にどのように影響するかを調査しています。
この研究は、イェールの環境学校の産業生態学と持続可能なシステムの助教授である元ヤオと博士課程のハンナ・シュハン・ワンが主導しました。彼らは、この研究を追求して、機械学習がバイオベースの経済の主要な要素であるBDMを作成し、パフォーマンスを持続可能な材料として予測するためのベストプラクティスに役立つかどうかを判断することに興味があると言いました。
「バイオマス原料、変換技術、およびBDMアプリケーションの組み合わせが非常に多い。従来の試行錯誤の実験的アプローチを使用して各組み合わせを試してみたい場合、これには多くの時間、労働、努力、無料 オンライン カジノが必要です。
YaoとWangは、2008年以降に発表された50以上の論文をレビューし、BDMの持続可能な開発とアプリケーションをサポートする機械学習の能力、現在の制限、および将来の可能性を理解しました。
機械学習が持続可能性の目標をサポートする方法
いくつかの研究では、ライフサイクル評価のためにデータの課題に対処するために機械学習を適用しましたが、ほとんどの研究では、バイオマス変換とアプリケーションの技術的パフォーマンスを予測および最適化するためにのみ使用しました。
バイオマス栽培からBDMの生産や最終用途まで、ライフサイクル全体にわたって機械学習アプリケーションをレビューした既存の研究はありません。
「ほとんどの研究は、BDMのライフサイクル全体のほんの一部に機械学習を適用しています」とヤオは言いました。 「私たちは、この材料の開発に持続可能性を本当に組み込みたいなら、材料のライフサイクル全体を、それらの生成方法から潜在的な環境への影響まで考慮する必要があると主張しています。
王は、この研究がバイオマス由来の材料に関する機械学習のデータギャップに関するさらなる研究につながったと述べました。
彼女は次のように結論付けました。 BDMに関するさまざまな要因がどのように相互作用し、持続可能性に貢献するかについての理解を高めるために、フル経路の予測が必要です。」
