Un equipo de investigadores de la Universidad de Waterloo en Canadá desarrolló una tecnología de inteligencia artificial (AI) para ayudar a proteger nuestros suministros de agua de toxinas.

"Es fundamental tener agua corriente, incluso si tenemos que hervirla, para la higiene básica", dijo en un comunicado Monica Emelko, profesora de ingeniería civil y ambiental en Waterloo y coautora del estudio. "Si no tienes agua corriente, la gente comienza a enfermarse".

Cada año, debido a muchos factores, como el aumento de la temperatura y el uso excesivo de fertilizantes agrícolas, las fuentes de agua en todo el país se cubren cada vez más con gruesas capas de algas tóxicas, que amenazan a las familias y la vida silvestre.

Hace cuatro años, por ejemplo, medio millon los residentes alrededor del lago Erie, la reserva de agua dulce más grande del planeta, se despertaron con una advertencia de "No beber" por parte de los gobiernos de sus ciudades. Se quedaron sin beber ni bañarse durante varios días.

¿Qué hay de malo con los métodos actuales?

Aunque es crucial identificar y monitorear continuamente los microorganismos dañinos en el agua para mantener la seguridad del agua, los métodos de prueba actuales consumen demasiado tiempo, si son manuales o son muy caros, si se automatizan.

"Este proceso requiere mucho tiempo para ser realizado manualmente por expertos humanos con decenas de miles a millones de microorganismos en una muestra de agua, y también está restringido a un pequeño número de laboratorios certificados que pueden hacer esto", dijo Alex Wong, profesor. de ingeniería de diseño de sistemas en Waterloo y coautor del estudio.

Pero ahora, el equipo de Waterloo ha desarrollado un sistema de IA que puede identificar y contar automáticamente los microorganismos tóxicos de forma rápida y a bajo costo.

"La capacidad de hacer todo esto automáticamente en cuestión de segundos puede permitir que las instalaciones de agua realicen exámenes directamente en el sitio de forma frecuente y rápida para mantener el agua segura", dijo Wong.

El trabajo de investigación se publica en la revista Informes científicos.

El equipo también incluye al profesor adjunto de ingeniería Chao Jin, al estudiante de doctorado Jason Deglint y a la investigadora asociada Maria Mesquita.

El sistema de

El sistema AI del equipo utiliza un software en combinación con un microscopio para analizar de forma económica y automática muestras de agua para detectar células de algas en aproximadamente una a dos horas, incluida la confirmación de los resultados por parte de un analista humano.

Según Wong, en lugar del método actual que solo puede analizar un área pequeña observando solo un par de microorganismos a la vez, el sistema de su equipo identifica y cuenta millones de microorganismos de grandes volúmenes de muestras de agua en cuestión de segundos, utilizando un estándar microscopio.

Dado que las pruebas se pueden hacer mucho más rápido y con mayor frecuencia, los investigadores creen que su sistema proporcionaría una alerta temprana de problemas.

"Necesitamos proteger nuestros suministros de agua", dijo en un comunicado Mónica Emelko, profesora de ingeniería civil y ambiental y miembro del Instituto del Agua en Waterloo. "Esta herramienta nos armará con un sistema centinela, una indicación más rápida cuando están amenazados".

Wong cree que su sistema no solo es tan preciso como los expertos humanos para la cuantificación celular, sino que también es más preciso que las sondas fluorométricas, otro método alternativo utilizado en lugar de expertos humanos.

"La pieza emocionante es que hemos demostrado que las pruebas con AI se pueden hacer bien y rápidamente", dijo Emelko en un comunicado. "Ahora es el momento de trabajar en todos los escenarios posibles y optimizar la tecnología".

Haz que la IA cuente

Los investigadores continuarán mejorando el sistema para que un día pueda monitorear continuamente el agua que fluye a través de un microscopio para detectar una gran variedad de contaminantes y microorganismos.

"Un próximo paso sería explorar e investigar su aplicabilidad a una gama mucho más amplia de microorganismos y en una variedad más amplia de escenarios de fuentes naturales de agua donde hay diferentes contaminantes", dijo Wong.

"Al final del día, se necesitan estudios tan rigurosos para garantizar que cualquier tecnología desarrollada pueda ver un despliegue generalizado en escenarios de la vida real".

Los investigadores estiman que puede llevar de dos a tres años perfeccionar un sistema de prueba de muestras totalmente comercial para su uso en laboratorios o en las plantas de tratamiento.

La tecnología para proporcionar monitoreo continuo podría tardar de tres a cuatro años.

"Esto lleva nuestra investigación a un área de alto impacto", dijo Wong en un comunicado. "Ayudar a garantizar un agua segura a través del despliegue generalizado de esta tecnología sería una de las mejores maneras de hacer que la IA cuente".