Saltar al contenido principalSaltar al pie de página

La UPV identifica i quantifica microfragments plàstics amb IA

El prototip ha demostrat un rendiment superior en la detecció de microfibras en aigües i llots residuals,que redueix l’esforç d’identificació manual i temps de processament

Equip d’investigadors i investigadores de l’Institut Universitari Valencià d’Investigació en IA (VRAIN).

Equip d’investigadors i investigadores de l’Institut Universitari Valencià d’Investigació en IA (VRAIN). / UPV

¿Ya nos sigues?Márcanos como medio preferente
Añádenos en Google
València

Un equip d’investigadors i investigadores de l’Institut Universitari Valencià d’Investigació en Intel·ligència Artificial (VRAIN) i de l’Institut Universitari de Seguretat Industrial, Radiofísica i Mediambiental (ISIRYM) de la UPV ha desenvolupat una aplicació que permet identificar i quantificar microfragments plàstics continguts en els corrents d’aigua i llots procedents d’estacions depuradores d’aigües residuals urbanes, mitjançant el tractament d’imatges amb intel·ligència artificial. En concret, aquest prototip utilitza tècniques avançades d’aprenentatge profund.

L’aplicació, disponible per a Windows, permet importar imatges de mostres preparades en diferents suports i obtingudes amb un estereomicroscopi. Les imatges es processen i l’aplicació localitza la microfibra en la imatge.

A més, s’obté un desglossament per imatge, que conté el nombre de fibres contingudes en aquesta imatge, el color de la fibra corresponent, i la seua longitud en micròmetres.

Anàlisi detallada de les microfibres

L’objectiu d’aquest prototip és mostrar una anàlisi detallada de les microfibres presents en mostres d’aigües i llots residuals a les empreses d’explotació d’aquest sector, per a poder obtindre aquestes dades de manera ràpida i de confiança.

La proliferació de microplàstics, en particular microfibres, en els llots generats durant la depuració d’aigües residuals representa un important problema mediambiental a causa de la seua persistència i els seus possibles riscos per a la salut. En aquest sentit, els mètodes de detecció emprats actualment requereixen molta mà d’obra i manquen de l’escalabilitat necessària per a un seguiment eficaç.

L’estudi, arreplegat en un article signat pels investigadors Félix Martí, César Ferri i Carlos Montserrat de VRAIN de la UPV, i Ana Domínguez, María José Luján, Eva Ferrer, Amparo Bes i José Antonio Mendoza de ISYRIM de la UPV, presenta un enfocament nou que empra tècniques avançades d’aprenentatge profund per a millorar la detecció de microfibres en els llots generats en el tractament d’aigües residuals.

En aquest sentit, l’investigador de VRAIN de la UPV, César Ferri explica que «utilitzant xarxes neuronals convolucionals hem desenvolupat un sistema que permet identificar i localitzar les microfibres i amb un rendiment superior respecte a les tècniques utilitzades actualment. A més, el nostre sistema redueix significativament l’esforç manual i el temps de processament».

Així mateix, l’aplicació de l’aprenentatge profund en el monitoratge mediambiental, «ofereix una solució escalable i precisa per a gestionar la contaminació per microplàstics en els sistemes de tractament d’aigües residuals i proporciona una valuosa informació per a una gestió mediambiental sostenible».

Tracking Pixel Contents