Že strojové učení pomáhat s plastovým znečištěním jak známo, z nejmenších částic vzduchu vylepší klimatické modely. A není odpad jako odpad? Na co se může hodit ten z buněk? Jsou tři náměty, kterým se budeme věnovat v dnešním pořadu. Něco a herců. U mikrofonu je Martina Mašková.

Laboratoř.

A možnost setkat se v dnešním pořadu. Děkuji svým hostům. Petr Cígler je chemik. Dobrý den. Tomáš Cajthaml, odborník na životní prostředí. Dobrý den. A Kajetán Písařovic, kolega z rozhlasu a zároveň herec. Vítejte. Dobrý den. Datoví vědci z univerzity v Berkeley a v Santa Barbaře vytvořili nástroj založený na strojovém učení. Slibují si od něj možnost pomoci zákonodárcům při psaní norem, které přispějí k odstranění plastového znečištění. Ukazuje totiž průběžný stav tohoto znečištění v různých regionech světa. Jde o otevřená data. S nimi proto můžou pracovat různé komunity expertů, včetně našeho hosta Tomáše Cajthamla. Předpokládám, nástroje jako hrozně chytrý a šikovný, protože ukazuje scénáře, co se bude dít vlastně s plastovým odpadem. Pokud změníme pravidla a pravidla si můžeme měnit. Takže budeme dobrovolně snižovat třeba spotřebu plastů nebo spotřebu obalů na plast, vyřadíme téměř nerozložitelný polystyrén nebo dáme třeba daň a obaly. A to všechno se projevuje na tom, jak se finálně s tím odpadem bude zacházet, kdy my máme asi jako tři možnosti. V podstatě mami, můžeme recyklovat, což je jedno z těch parametrů, který vlastně bychom měli dobrovolně dělat. Potom můžeme skládkovat a úplně to nejhorší, co můžeme udělat. A potom ten odpad můžeme spálit nejlépe za výroby nebo za vzniku a získání energie elektrické. No a to tam vlastně každý si může jako namodelovat, co se vlastně stane, pokud nějaké parametry s přitvrdíme, zmírníme apod.. To ukazuje právě, které jsou důležité. Toto my jsme vlastně to doteďka nevíme a těžko se to vlastně je tím zákonodárců nebo lidem vysvětluje, který je tak kritérium, jak něco změní?