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Estudio de nanopartículas dentro del campo mediante Machine Learning

18 junio, 2021
Posted in Innovación
18 junio, 2021 Agrobioteg

Estudio de nanopartículas dentro del campo mediante Machine Learning

En los últimos años el sector agrícola ha implementado novedosas tecnologías para resolver problemáticas puntuales e incrementar los rendimientos de los cultivos. A pesar de las mejoras en rendimientos de cultivos impulsadas por el uso de nanotecnología en el sector agrícola en los últimos años, la alerta sobre riesgos a la salud causados por la presencia de nanopartículas en productos frescos y cereales ha incrementado. Las nanopartículas presentes en fertilizantes, herbicidas u otros productos aplicados en el campo pueden ser irrigadas en el suelo, esto genera preocupación en torno a la posibilidad de que las plantas puedan absorber estas nanopartículas hasta una concentración que pueda resultar tóxica para el organismo.

Un reciente estudio publicado en la revista Environmental Science and Technology por parte de un grupo de investigación de la Texas A&M University presenta el uso de Machine Learning (ML) para evaluar las propiedades destacadas de las nanopartículas metálicas que las hacen más susceptibles a su captación por parte de la planta. Los investigadores indican que el algoritmo desarrollado tiene la capacidad de indicar la cantidad de nanopartículas acumuladas en las raíces y brotes.

La nanotecnología es la ciencia que permite el estudio y manipulación de la materia a escalas nanométricas y ha resultado fructífera en los últimos años y en varias áreas, entre ellas la medicina, biomateriales, electrónica y agricultura, por mencionar algunas. Si quieres conocer más sobre el uso de nanotecnología en biomateriales, te recomendamos nuestro artículo “Nanotecnología y biomateriales para prevención de enfermedades infecciosas”. Dependiendo del tipo de nanopartícula estas pueden tener diversas características en su superficie, como polaridad, magnetismo, afinidades moleculares, entre otras. Dichas cualidades las hacen ideales para un gran número de aplicaciones. Por ejemplo, en la agricultura, las nanopartículas pueden ser utilizadas como un agente antimicrobiano para brindar protección a las plantas. Además, pueden emplearse para enlazar fertilizantes con insecticidas y para controlar la liberación de nutrientes para la optimización en la absorción de estos en las plantas.

Estas prácticas agrícolas y otras, como la irrigación, pueden ocasionar que las nanopartículas residuales se acumulen en los suelos de los cultivos. Debido a la gran diversidad de nanopartículas que pueden existir en los suelos y la biodiversidad en las plantas que se cultivan, es complicado conocer si debido a las propiedades de ciertas nanopartículas estas pueden absorberse más fácilmente en cierto tipo de plantas.

“Como puede imaginarse, si tuviéramos que evaluar la presencia de cada nanopartícula en cada especie de planta, esto implicaría realizar un gran número de experimentos, lo cual resulta muy costoso y requiere mucho tiempo”, explica Xign-Mao “Samuel” Ma, Profesor Asociado en el Zachry Department of Civil and Envrionmental Engineering y parte del grupo de investigación que realiza el estudio.

Para lograr trabajar con esta gran cantidad de información los investigadores emplean dos algoritmos de ML, una red neuronal artificial y programación de la expresión genética. Primeramente, entrenaron a estos algoritmos en una base de datos creada en investigaciones pasadas con diferentes nanopartículas metálicas y las plantas específicas en las cuales se acumulaban. Esta base de datos contiene el tamaño, forma y otras características de las nanopartículas, así como información de cuántas de estas nanopartículas fueron absorbidas desde el suelo o el agua enriquecida en nutrientes hacia el interior de las plantas.

Una vez entrenados, los algoritmos de ML pudieron predecir con certeza la probabilidad de que dadas nanopartículas metálicas se acumulen en algunas especies de plantas. Además, revelaron que cuando las plantas están en condiciones de crecimiento hidropónico o de soluciones enriquecidas en nutrientes, la estructura química de las nanopartículas determina su propensión a acumularse en las raíces y brotes. Pero, si las plantas crecen en suelo, el contenido de materia orgánica y la porosidad del suelo son los factores clave para la absorción de las nanopartículas.

Xign-Mao “Samuel” Ma señala que mientras los algoritmos de ML podrían hacer predicciones de la mayoría de los cultivos alimenticios y plantas terrestres, podrían no estar aún listos para aplicarse a plantas acuáticas. También señala que el siguiente paso en la investigación podría ser investigar si los algoritmos de ML desarrollados pueden predecir la captación de nanopartículas en las hojas.

“Es bastante comprensible que las personas estén preocupadas por la presencia de nanopartículas en los frutos, vegetales y cereales” apunta Ma. “En lugar de no usar nanotecnología, debemos presentar a los agricultores los muchos beneficios que esta tecnología puede proveer, generando mecanismos que eviten los potenciales riesgos alimenticios”.

Integrar la tecnología 4.0 en las prácticas agrícolas es relevante en la actualidad ya que permite vislumbrar avenidas para cumplir muchos de los objetivos ambientales a nivel internacional. Si bien existen curvas de maduración en estas tecnologías y retos que pueden derivarse de las mismas, el panorama representa un campo fructífero de oportunidades.

Y tú, ¿Tienes algún proyecto que implique nanotecnología o tecnología 4.0? ¿O te gustaría implementar estas tecnologías en tus prácticas agrícolas? ¡En Agrobioteg podemos ayudarte!

 


Referencias

https://www.sciencedaily.com/releases/2021/06/210616143157.htm

https://today.tamu.edu/2021/06/15/machine-learning-can-reduce-worry-about-nanoparticles-in-food/

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.1c01603

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