En Mendoza, un oasis de gran producción vitivinícola, pero con escasos recursos hídricos, se hace muy necesario poder detectar la presencia de distintos iones que por un lado puedan ser contaminantes, y por otro determinar la calidad del vino.
Por ejemplo, la acumulación de mercurio en el cuerpo arrastra graves problemas de salud atacando el sistema nervioso central y generando un mal funcionamiento de los órganos. Asimismo, la detección rápida y selectiva de iones de hierro en muestras enológicas es también muy relevante a la hora de determinar la calidad del producto, los orígenes y condiciones de cultivo y manufactura, como así también para brindar información sobre aspectos de seguridad necesarios para su consumo. Por ejemplo, el exceso de óxidos de hierro genera cambios de color en el vino y precipitados indeseados muchas veces cambiando el sabor del mismo. Por otro lado, el uso de inteligencia artificial (IA) predice comportamientos y estima valores de esos iones con altísima precisión sin la necesidad de tener que realizar un elevado número de análisis químicos de laboratorio.
Los nanomateriales empleados en este trabajo son compuestos biocompatibles y totalmente inocuos al medio ambiente. Los mismos emiten luz a través de un fenómeno llamado fluorescencia (emisión de luz), que una vez unido a los iones genera cambios y apagamiento del color siendo esto una condición suficiente para usarse como señal para detectar la presencia de iones mercurio (Hg2+) y hierro (Fe3+) presentes en muestras de agua y en vinos.
La estrecha colaboración entre Mendoza y La Plata que incluye los laboratorios de Química Analítica para la Investigación y Desarrollo (Quianid) en Mendoza y el Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (Inifta), en La Plata, permitió diseñar nanomateriales de carbono fluorescentes muy sensibles y selectivos a la presencia de los iones antes mencionados, los cuales al interactuar con la superficie del nanomaterial generan un apagamiento del color (ver figura 1).
Una vez logrado lo anterior, es necesario entonces cuantificar la cantidad o concentración de tales iones, y es aquí donde la química analítica y la IA cumplen un papel fundamental. La primera emplea métodos e instrumental necesario para la cuantificación, mientras que la IA provee soluciones prácticas a través de uso de algoritmos. Si bien los algoritmos se nutren de datos reales obtenidos en el laboratorio, estos procesan e iteran esos datos de forma de distinguir, discriminar y cuantificar los iones de interés entre la enorme cantidad de iones “no interesantes” presentes, sin la necesidad de experimentos extensos e instrumental complejo de laboratorio.
El uso de estos algoritmos es muy importante a la hora de ahorrar en insumos, reducir el tiempo de experimentos como así también, el espacio físico de los laboratorios. Finalmente, los resultados arrojados por el algoritmo pueden ser validados por técnicas analíticas muy sensibles las cuales indicarán el grado de certeza de la IA a la hora de detectar y cuantificar los iones presentes en muestras reales. Una vez confirmada la validación, entonces podemos afirmar que tanto el nanomaterial sensible como la técnica de detección junto con la inteligencia artificial son partes imprescindibles y eficientes frente a la detección de iones (ver figura 2).
(*)Nanotecnología: nanomateriales 1.000 a 10.000 veces más pequeño que el diámetro de un cabello, o equivalente a la relación del diámetro de una nuez al diámetro de la Tierra que se emplean en distintas aplicaciones debido a sus excepcionales propiedades fisicoquímicas.
*El autor es profesor Univ. Nac. de La Plata e investigador del Conicet.
Producción y edición: Miguel Títiro - mtitiro@losandes.com.ar
Este trabajo fue realizado por:
Dres. Mauricio Llaver y Rodolfo Wuilloud (Quianid), ICB Conicet/UNCuyo, Mendoza).
(Desarrollos analíticos, incorporación de Inteligencia artificial, caracterización de nanomateriales).
Ingeniero Santiago Barrionuevo (Becario doctoral, Inifta, UNLP, Conicet).
(Síntesis química y electroquímica, caracterización de nanopartículas de carbono, estudios fisicoquímicos y modelos computacionales)
Coordinador: Doctor Ing. Francisco J. Ibáñez
(Investigador independiente, Inifta, UNLP, Conicet).
emails: fjibanez73@gmail.com; fjiban@inifta.unlp.edu.ar
Página web del grupo: https://fjibanez73.wixsite.com/my-site-2
pagina web del instituto: http://www.inifta.unlp.edu.ar/sensores_y_electrocatalisis
