طوّر باحثون من جامعة أثينا الزراعية، تحت إشراف كريسانثوس مارافياس، نموذجاً متقدماً يعتمد على تعلم الآلة للتنبؤ بدقة بمعدلات التحلل البيولوجي للبلاستيك الحيوي، بما يلغي الحاجة لاختبارات معملية مكلفة وطويلة الأمد. وُضعت الدراسة التي نُشرت في دورية بوليمرز، وتركز على مادة PHBV، كبديل مستدام للبلاستيك التقليدي، خاصة في المناطق التي تفتقر إلى مرافق إدارة النفايات أو خلال الأزمات الإنسانية، نظراً لتفككها دون إنتاج جسيمات بلاستيكية دقيقة. استند الفريق إلى قاعدة بيانات رقمية جمعت من ثلاث عشرة دراسة علمية امتدت على مدى ثلاثة عقود، وغطت 93 سيناريو تجريبياً وما يزيد على 1300 ملاحظة تحللية. وتم تدريب خوارزميتي الغابة العشوائية وXGBoost على هذه المعطيات، محققتين دقة تنبؤية استثنائية تجاوزت 0.95، مما يثبت متانة النموذج وقدرته على التكيف مع بيانات غير مسبوقة. أظهرت التحليلات أن الزمن يبقى المؤشر الرئيسي للتحلل، لكنه يتفاعل مع متغيرات بيئية ومادية حاسمة تشمل الحرارة، ونسبة التركيب الجزيئي للبوليمر، وطبيعة التآكل السطحي، والمجتمعات الميكروبية المحيطة، ونوع الإضافات الكيميائية. ونقلت الجامعة النموذج إلى منصة تطبيقية تفاعلية مجانية عبر منصة جاك بوت، مما يمكّن الباحثين والشركات المصنعة من محاكاة سلوك المادة تحت ظروف مختلفة بسرعة فائقة. ويعد هذا الإنجاز خطوة عملية نحو اعتماد سياسات التصميم الآمن والمستدام، حيث يساهم في تسريع وتيرة الابتكار في صناعة المواد الحيوية، ويقلل من الاعتماد على الموارد الأحفورية، ويعزز من كفاءة إدارة النفايات في البيئات الحساسة بيئياً.