Истражувачи од Универзитетот Мардок користат машинско учење и биохемија за да пронајдат ензими што би можеле да разградуваат пластика и други постојани загадувачи. Наместо создавање целосно нови молекули, пристапот се потпира на решенија што природата ги развивала милиони години.
Во светските бази на податоци се наоѓаат огромен број ензими, од кои многу сè уште не се детално проучени. Алгоритмите ги споредуваат со веќе карактеризирани ензими и предвидуваат како нивната структура би можела да комуницира со одреден загадувач и да помогне во неговото разградување.
Овој пристап е особено важен за микропластиката, PFAS-соединенијата и други упорни загадувачи. Според претходна анализа на истражувачот Џозеф Боктор, земјоделските почви можат да содржат околу 23 пати повеќе микропластика од океаните, а микропластика и нанопластика се пронајдени и во култури како зелена салата, пченица и моркови.
Сепак, компјутерското предвидување е само почеток. Кандидатите мора да се тестираат во лабораторија, да се потврди нивната ефикасност и стабилност, а потоа да се развијат методи за примена во реални услови. Прегледот на Боктор е објавен во списанието Nature Reviews Earth & Environment и го истакнува потенцијалот на машинското учење за побрза биоремедијација.
