Pesquisadores da CU Boulder desenvolveram e validaram um novo sensor para detecção de risco de E. coli que apresenta uma impressionante taxa de precisão de 83% ao detectar contaminação em águas superficiais.
As descobertas foram publicadas recentemente em Water Research e poderia melhorar a detecção de uma variedade de contaminantes de forma rápida e eficaz em sistemas de água em todo o mundo e na América.

Emily Bedell (Ph.D.EnvEngr'22) é a principal autora do artigo do Mortenson Center in Global Engineering. Ela disse que cerca de dois bilhões de pessoas em todo o mundo usam uma fonte de água potável que contém algum nível de matéria fecal e pode causar problemas de saúde que variam de diarréia a crescimento atrofiado – especialmente em crianças pequenas.

“Cerca de 60% de todas as mortes por diarreia estão relacionadas à qualidade da água, globalmente”, disse ela. "Este é um problema real, mas os métodos atuais para encontrar cocô na água potável são caros, têm grandes barreiras à entrada, como extensos requisitos de treinamento ou podem levar cerca de 24 horas para fornecer resultados. Inventamos um sensor combinado com um modelo de aprendizado de máquina que usa fluorescência para mostrar picos de contaminação fecal em tempo real."

A combinação do sensor e do modelo de aprendizado de máquina foi aprovada para patente pelo Escritório de Patentes dos EUA.

Bedell disse que a fluorescência funciona iluminando uma fonte de luz LED UV em uma amostra de água e medindo a quantidade de luz que é absorvida e reemitida em um comprimento de onda mais alto. Essas informações podem mostrar rapidamente a contaminação potencial, mas são sensíveis a muitos fatores ambientais e físicos, como temperatura da amostra, que causam ruído nos dados e dificultam a interpretação.

“Usamos técnicas de aprendizado de máquina para eliminar esse ruído e detectar melhor as anomalias”, disse Bedell.

A avaliação rápida e precisa da qualidade da água é uma necessidade crescente – não apenas em países de baixa renda, mas em situações como a crise hídrica de Flint, Michigan, onde os cidadãos foram expostos a níveis perigosos de chumbo devido a políticas governamentais precárias.

O professor Evan Thomas, diretor do Mortenson Center, é co-autor do artigo. Ele disse que a mudança climática também é um fator nessa discussão, pois quedas de energia mais frequentes podem afetar as operações das instalações de tratamento e o clima severo pode contaminar fontes críticas de água.

"Vamos precisar de mais dados sobre a qualidade da água, e precisamos que estejam amplamente disponíveis", disse ele. “Fazer medições uma vez por dia não será suficiente para garantir que estamos recebendo água que não possui contaminantes biológicos ou químicos que podem nos prejudicar a curto e longo prazo”.

Bedell agora está empregado como engenheiro da Viridy em Boulder e está trabalhando no avanço da tecnologia. Idealmente, funcionará em parceria com um sistema de tratamento domiciliar maior para aqueles que utilizam um poço privado – onde a qualidade da água não é regulamentada pela EPA – para sua água potável.

“Esse sensor será uma versão miniaturizada do projeto construído neste artigo e será instalado na linha de água principal de uma casa que sai do poço”, disse ela. “Os dados do sensor serão enviados através do Wi-Fi do usuário para um banco de dados online onde o modelo de aprendizado de máquina será aplicado para prever o nível de risco e enviar as informações para um aplicativo móvel que alertará o usuário se a contaminação for detectada”.

Bedell disse que sempre se interessou pelas interseções de engenharia, meio ambiente e equidade social e este projeto de pesquisa realmente uniu esses aspectos durante seu tempo no Mortenson Center.

"A pesquisa da qualidade da água atinge todos esses pontos de muitas maneiras. Com mais dados, podemos apontar explicitamente como e quando as comunidades estão sendo prejudicadas por injustiças ambientais, para que as políticas e práticas postas em prática que causaram o dano possam ser abordadas", ela disse. + Explorar mais

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