Cómo la inteligencia artificial nos ayuda a combatir la contaminación por microplásticos
Los microplásticos son pequeñas partículas de plástico que contaminan el medio ambiente y que pueden tener efectos negativos en la salud de los seres vivos. Se estima que cada año se vierten al mar unos 8 millones de toneladas de plástico, de las cuales, una gran parte se fragmenta en microplásticos. Estos pueden provenir de distintas fuentes, como cosméticos, ropa, botellas, neumáticos o artículos de pesca.
Detectar y cuantificar los microplásticos es una tarea difícil y costosa, ya que requiere de mucho tiempo, recursos y personal especializado. Además, los métodos tradicionales de análisis pueden dañar o destruir las muestras, lo que impide su posterior estudio.
Pero no todo está perdido. Un equipo de investigación interdisciplinario de la Universidad de Waterloo, en Canadá, ha desarrollado una nueva técnica que utiliza la inteligencia artificial (IA) para identificar los microplásticos de forma más rápida y precisa que nunca.
La técnica se basa en el uso de un microscopio óptico y un software de aprendizaje automático, que es capaz de reconocer los diferentes tipos de microplásticos a partir de sus características ópticas, como el color, la forma, el tamaño o la textura. El software se entrena con miles de imágenes de microplásticos, y luego es capaz de clasificarlos con un alto grado de precisión.
El método tiene varias ventajas sobre los existentes. Por un lado, es más rápido, ya que puede analizar una muestra en cuestión de minutos, frente a las horas o días que se necesitan con otros métodos. Por otro lado, es más barato, ya que solo requiere de un microscopio óptico, que es mucho más asequible que otros equipos más sofisticados. Además, es más ecológico, ya que no utiliza productos químicos ni genera residuos.
El objetivo de los investigadores es crear una base de datos global de microplásticos, que sirva para monitorizar su distribución y evolución en el medio ambiente, y para evaluar su impacto en la salud humana y animal. También esperan que su técnica pueda aplicarse a otros campos, como la medicina, la biología o la geología.
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