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Investigadores coreanos desarrollan tecnología de detección de microplásticos basada en IA

Se requiere un método que pueda verificar la presencia de microplásticos en un área grande
Guillermina García
microplasticos

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Un grupo de investigadores coreanos desarrollan una tecnología para detectar microplásticos que pueden causar toxicidad humana y genética a través de la contaminación ambiental y la cadena alimentaria.

Los científicos señalan que su sistema basado en el aprendizaje automático (ML) se utilice para la detección de varios microplásticos y sustancias peligrosas para el medio ambiente, como:

  • bacterias
  • virus
  • hongos

El equipo de investigación fue dirigido por Ho Sang Jung del Departamento de Nano-Bio Convergencia del Instituto de Ciencia de Materiales de Corea en colaboración con el Instituto de Investigación y Pruebas Kotiti.

El desarrollo de métodos de detección de microplásticos aplicables, fáciles y rápidos en el sitio sigue siendo un desafío, según los autores del estudio. El estudio utiliza la nanoarquitectura 3D-plasmónica de nanobolsas de oro (3D-PGNP) sobre un sustrato de papel para la filtración y detección simultánea de microplásticos.

El kit de detección de microplásticos basado en SERS-ML desarrollado se aplica a muestras de matriz real. Foto: Freepik

Continúa leyendo: Alertan de cómo los microplásticos pueden llegar a los ecosistemas naturales

Esta tecnología permite la detección oportuna de microplásticos

El 3D-PGNP a base de papel se integra con un dispositivo de filtro de jeringa y, a continuación, se inyectan soluciones que contienen estas micropartículas a través de la jeringa. La detección posterior de los microplásticos mediante dispersión Raman mejorada en superficie (SERS) los identifica con éxito sin tratamiento previo.

La interfaz y la generación volumétrica de puntos calientes de 3D-PGNP alrededor de los microplásticos capturados mejoran significativamente la sensibilidad, confirmada por la simulación en el dominio del tiempo de diferencias finitas.

Posteriormente, las imágenes de mapeo SERS obtenidas de un espectrómetro Raman portátil se transforman en señales digitales mediante la técnica de aprendizaje automático para identificar y cuantificar la distribución.

El kit de detección de microplásticos basado en SERS-ML desarrollado se aplica a mezclas de microplásticos y muestras de matriz real, lo que demuestra que el método proporciona una precisión mejorada.

El desarrollo de métodos de detección de microplásticos aplicables, fáciles y rápidos en el sitio sigue siendo un desafío. Foto: Freepik

Desarrollo de materiales

La mayoría de los estudios utilizan un sustrato SERS que comprende nanogaps, lo que limita la detección de estas pequeñas partes plásticas en el rango micro a submicrométrico. Porque son difíciles de colocar en la región del punto caliente, generando señales SERS atenuadas lejos del punto caliente.

Además, la agregación de estas partículas plásticas mediada por nanopartículas para la generación de señales SERS presenta limitaciones en cuanto a la uniformidad de la señal. Las cuales son inducidas por la unión heterogénea de nanopartículas a la superficie de micropartículas plásticas.

Por lo tanto, el desarrollo de materiales SERS de tipo sustrato que puedan capturar y generar señales SERS MP armonizadas puede superar las limitaciones convencionales.

Es necesario generar varios puntos calientes en la interfaz MP-sustrato SERS para la detección de microplásticos sensible. Por último, esto se puede lograr mediante la construcción de nanoarquitecturas con poros de gran tamaño que puedan capturar y rodear los microplásticos.


Guillermina García

Periodista especializada con más de 13 años en medios de comunicación. En los últimos 7 años ha enfocado sus conocimientos y competencias en la industria de alimentos y bebidas, y en el sector de packaging para alimentos.

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