O RCGI finaliza projeto que usa espectrometria de massas e inteligência artificial para detectar contaminantes na produção de etanol, aumentando a eficiência e reduzindo custos. A tecnologia, coordenada por Carlos Alberto Labate, promete revolucionar o controle de contaminações em diversas indústrias.
O Centro de Pesquisa para Inovação em Gases de Efeito Estufa (RCGI) está prestes a concluir um projeto que visa aprimorar a identificação de contaminantes na produção de etanol. Coordenado pelo professor Carlos Alberto Labate, da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (Esalq-USP), o projeto utiliza espectrometria de massas para detectar bactérias que comprometem a eficiência do processo de fermentação da cana-de-açúcar.
A tecnologia emprega o equipamento Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight (Maldi-Tof), que já é amplamente utilizado na área da saúde para diagnósticos microbiológicos. Labate explica que, assim como em ambientes hospitalares, onde o Maldi-Tof permite a identificação rápida de microrganismos, a metodologia desenvolvida pelo RCGI busca trazer essa agilidade para o setor industrial.
Com essa nova abordagem, o tempo necessário para identificar contaminantes poderá ser significativamente reduzido em comparação aos métodos tradicionais. Isso permitirá que as usinas de etanol respondam de maneira mais eficaz à contaminação, otimizando o uso de antimicrobianos e insumos, o que é crucial para manter a produtividade.
Outro aspecto inovador do projeto é a integração de inteligência artificial (IA) no processo de análise. Atualmente, o Maldi-Tof identifica microrganismos isolados, mas os pesquisadores estão desenvolvendo modelos que permitirão a identificação de múltiplos contaminantes em uma única análise. Labate destaca que essa evolução pode levar à criação de sistemas automatizados que não apenas detectem, mas também sugiram medidas corretivas.
Além de beneficiar a produção de etanol, a tecnologia tem potencial para ser aplicada em outros setores, como alimentos, cervejas e carnes, que também enfrentam problemas de contaminação microbiana. A adaptação dessa tecnologia pode garantir maior segurança e eficiência na produção industrial.
O RCGI, um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) apoiado pela FAPESP e Shell, conta com a colaboração da Shell Brasil e da Raízen neste projeto. A inovação trazida por essa pesquisa pode inspirar a sociedade civil a apoiar iniciativas que visem a melhoria da eficiência industrial e a segurança alimentar, promovendo um ambiente mais seguro e produtivo para todos.
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