La proliferación de microplásticos, en particular microfibras, en los lodos generados durante la depuración de aguas residuales, representa un importante problema medioambiental debido a su persistencia y sus posibles riesgos para la salud. Por desgracia, los métodos de detección empleados actualmente requieren mucha mano de obra y presentan bastantes limitaciones.
Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) y del Instituto Universitario de Seguridad Industrial, Radiofísica y Medioambiental (ISIRYM), ambos de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) en España, ha desarrollado una aplicación que permite identificar y cuantificar microfragmentos plásticos contenidos en las corrientes de agua y lodos procedentes de estaciones depuradoras de aguas residuales urbanas, mediante el tratamiento de imágenes con inteligencia artificial. Concretamente, este prototipo utiliza técnicas avanzadas de la modalidad de inteligencia artificial conocida como aprendizaje profundo.
La aplicación, disponible para Windows, permite importar imágenes de muestras preparadas en diferentes soportes y obtenidas con un estereomicroscopio. Las imágenes se procesan y la aplicación localiza la microfibra en la imagen.
Además, se obtiene un desglose por imagen, que contiene el número de fibras contenidas en dicha imagen, el color de la fibra correspondiente, y su longitud en micrómetros.
Las ventajas de la nueva aplicación son evidentes. El investigador del VRAIN de la UPV, César Ferri explica que “utilizando redes neuronales convolucionales hemos desarrollado un sistema que permite identificar y localizar las microfibras con un rendimiento superior respecto a las técnicas utilizadas actualmente. Además, nuestro sistema reduce significativamente el esfuerzo manual y el tiempo de procesamiento”.
El objetivo al diseñar esta aplicación es ofrecer un análisis detallado de las microfibras presentes en muestras de aguas y lodos residuales a las empresas de explotación de este sector, para que puedan obtener estos datos de forma rápida y confiable.
El estudio lo firman Félix Martí, César Ferri y Carlos Montserrat del VRAIN de la UPV, así como Ana Domínguez, María José Luján, Eva Ferrer, Amparo Bes y José Antonio Mendoza del ISIRYM de la UPV. (Fuente: Universitat Politècnica de València)