Theo Nippon Electric Company (NEC), hệ thống này đã được phát triển bằng cách sử dụng công nghệ máy học nhanh (Rapid machine learning) kết hợp với phương pháp của JAMSTEC để nhuộm vi chất bằng cách sử dụng thuốc nhuộm huỳnh quang trong các mẫu thử, trước khi tiến hành ghi lại video cho các vi mạch nhuộm.

Phần mềm sau đó sẽ tự động trích xuất dữ liệu hình ảnh cho từng microplastic xuất hiện trong video và sử dụng công nghệ nhận dạng AI để sắp xếp các vi mạch dựa trên kích thước và hình dạng với tốc độ xử lý 60 đơn vị mỗi phút.

Tập đoàn Nhật Bản đã mời chào hệ thống mới có thể cải thiện phương pháp phân tích microplastic để xác định chất thải nhựa tác động đến sinh vật biển. Thông thường, quá trình phân tích microplastic bao gồm quét nước biển và trầm tích bằng lưới mịn, trước khi sử dụng kính hiển vi để chọn và phân tích từng microplastic bằng tay nhằm xác định số lượng, kích thước và các loại tồn tại trong đại dương.

Phó trưởng nhóm nghiên cứu rác thải nhựa biển của JAMSTEC - Masashi Tsuchiya cho biết: "Chúng tôi hy vọng rằng bằng cách thiết lập và phổ biến phương pháp đo lường này cùng với việc làm rõ thực trạng ô nhiễm vi mô, chúng tôi sẽ có thể đóng góp vào việc xây dựng các quy định phát thải phù hợp".

Gần đây, Tổ chức nghiên cứu khoa học và công nghiệp khối thịnh vượng chung (CSIRO) đã ký kết hợp tác với Microsoft để xem xét việc ứng dụng AI vào xử lý rác thải nhựa, phát hiện đánh bắt cá bất hợp pháp và một số giải pháp giúp thúc đẩy nông nghiệp. Bằng cách thu thập dữ liệu về sự lây lan và nồng độ của nhựa, CSIRO đang sử dụng AI và công nghệ máy học (ML) để phân tích nơi đến của nhựa nhằm kịp thời thực hiện các giải pháp ngăn chặn nhựa trên đất liền thải vào sông và đại dương.