近年來，塑料廢物及其在自然界中的積累已成為主要的環境問題。雖然海洋中的塑料污染無疑是一個令人擔憂的問題，但眾所周知，世界各地土壤中塑料的存在也會導致嚴重的環境和健康問題。當塑料通過自然和人為過程在土壤中破碎成更小的碎片(稱為微塑料(MP))時，它們會極大地改變土壤特性。此外，它們還被植物吸收，可能進入人類食物鏈并引起健康并發癥。

掌握 MP 對土壤特性的影響對于企業可持續發展具有重要意義，特別是在環境、社會和治理 (ESG) 目標的“環境”方面?？鐕境３Ｃ媾R著越來越高的期望，要求采用環保戰略，特別強調處理與塑料相關的問題，這是這些舉措的核心。然而，控制土壤 MP 環境影響的根本機制仍然未知。由于土壤異質性和 MP 多樣性，土壤與 MP 的相互作用非常復雜，這使得預測和減輕其對土壤性質的影響具有挑戰性。

為了解決土壤 MP 研究的不足，Yong Sik Ok 教授領導的科學家團隊使用機器學習 (ML) 算法來評估和預測 MP 對土壤性質的影響。Ok教授是KU HCR教授、國際ESG(環境、社會和治理)協會(IESGA)主席、環太平洋大學協會可持續廢物管理項目(APRU SWM項目)主席和項目總監。“ ML 是人工智能 (AI) 的一個動態且變革性的領域，它使用算法和模型從大量數據集中進行學習并非常準確地進行預測。使用機器學習全面了解 MP 在土壤系統中的作用，既節省時間又節省資源，并為該主題的未來研究奠定了基礎。”該研究的通訊作者 Ok 教授解釋道。他們的研究結果于 2023 年 11 月 5 日在《環境污染》雜志上在線發布， 此前 Ok 教授在《自然》雜志《自然評論地球與環境》的“環境中的塑料”文集中發表了兩篇批判性評論。

機器學習算法被編程來預測 MP 對土壤性質的影響，發現不同的 MP 因素，如類型、大小、形狀和劑量，會顯著改變土壤性質。具體而言，MP 大小被確定為影響土壤性質的主要因素。除此之外，MP 的形狀、類型和劑量也被發現明顯影響土壤的化學性質。“這項開創性的研究提供了重要數據，以支持塑料廢物管理方面的明智決策，符合全球對可持續發展和 ESG 原則的關注。它強調了創新研究在指導企業可持續發展努力方面的重要性，其中塑料相關問題日益受到關注。機器學習技術在這個問題上的應用證明了先進技術在推動可持續實踐和創造更綠色、更環保的未來方面的潛力。”Ok 教授說道。

這些關于 MP 對土壤特性影響的定量見解代表了理解和緩解塑料廢物困境的突破。該研究對機器學習算法的利用標志著傳統的復雜且資源密集型方法在預測和解釋 MP 對土壤性質影響方面的突破性轉變。“我們的這項研究基于機器學習的方法強調了先進技術在解決環境中 MP 污染挑戰方面的潛力。這種數據驅動的研究可以指導塑料廢物管理的明智決策，同時符合全球可持續發展目標以及 ESG、社會責任和社區參與的原則。此外，這可能會徹底改變企業的可持續發展努力，并為更多綠色就業和可持續發展鋪平道路，為當代和子孫后代創造一個更加綠色和具有生態意識的世界，”奧克教授說。