Si bien el rendimiento de los cultivos ha logrado un impulso sustancial gracias a la nanotecnología en los últimos años, También han aumentado las alarmas sobre los riesgos para la salud que plantean las nanopartículas en los productos frescos y los cereales. En particular, nanopartículas que ingresan al suelo a través del riego, los fertilizantes y otras fuentes han planteado preocupaciones sobre si las plantas absorben estas partículas diminutas lo suficiente como para causar toxicidad.

En un nuevo estudio publicado en línea en la revista Ciencia y Tecnología Ambiental , Los investigadores de la Universidad de Texas A&M han utilizado el aprendizaje automático para evaluar las propiedades destacadas de las nanopartículas metálicas que las hacen más susceptibles a la absorción de las plantas. Los investigadores dijeron que su algoritmo podría indicar cuántas plantas acumulan nanopartículas en sus raíces y brotes.

Las nanopartículas son una tendencia floreciente en varios campos, incluyendo medicina, productos de consumo y agricultura. Según el tipo de nanopartícula, algunos tienen propiedades superficiales favorables, carga y magnetismo, entre otras características. Estas cualidades los hacen ideales para una serie de aplicaciones. Por ejemplo, en agricultura, Las nanopartículas se pueden utilizar como antimicrobianos para proteger las plantas de los patógenos. Alternativamente, pueden usarse para unirse a fertilizantes o insecticidas y luego programarse para una liberación lenta para aumentar la absorción de la planta.

Estas prácticas agrícolas y otras, como riego, puede hacer que las nanopartículas se acumulen en el suelo. Sin embargo, con los diferentes tipos de nanopartículas que podrían existir en el suelo y una cantidad asombrosamente grande de especies de plantas terrestres, incluidos los cultivos alimentarios, No se sabe claramente si ciertas propiedades de las nanopartículas hacen que sea más probable que sean absorbidas por algunas especies de plantas que por otras.

"Como puedes imaginar, si tenemos que probar la presencia de cada nanopartícula para cada especie de planta, es una gran cantidad de experimentos, que consume mucho tiempo y es costoso, "dijo Xingmao" Samuel "Ma, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de Zachry. "Para darte una idea, las nanopartículas de plata por sí solas pueden tener cientos de tamaños diferentes, formas y revestimientos superficiales, y entonces, probando experimentalmente cada uno, incluso para una sola especie vegetal, no es práctico ".

En lugar de, para su estudio, los investigadores eligieron dos algoritmos de aprendizaje automático diferentes, una red neuronal artificial y programación de expresión génica. Primero entrenaron estos algoritmos en una base de datos creada a partir de investigaciones anteriores sobre diferentes nanopartículas metálicas y las plantas específicas en las que se acumulaban. En particular, su base de datos contenía el tamaño, forma y otras características de diferentes nanopartículas, junto con información sobre la cantidad de estas partículas que se absorbieron del suelo o del agua enriquecida con nutrientes en el cuerpo de la planta.

Una vez entrenado, sus algoritmos de aprendizaje automático podrían predecir correctamente la probabilidad de que una nanopartícula metálica determinada se acumule en una especie de planta. También, sus algoritmos revelaron que cuando las plantas están en una solución hidropónica o enriquecida con nutrientes, la composición química de la nanopartícula metálica determina la propensión a la acumulación en raíces y brotes. Pero si las plantas se cultivan en el suelo, el contenido de materia orgánica y arcilla en el suelo es clave para la absorción de nanopartículas.

Ma dijo que si bien los algoritmos de aprendizaje automático podrían hacer predicciones para la mayoría de cultivos alimentarios y plantas terrestres, es posible que aún no estén listos para las plantas acuáticas. También señaló que el siguiente paso en su investigación sería investigar si los algoritmos de aprendizaje automático podrían predecir la absorción de nanopartículas de las hojas en lugar de las raíces.

"Es bastante comprensible que la gente esté preocupada por la presencia de nanopartículas en sus frutos, verduras y cereales, ", dijo Ma." Pero en lugar de no utilizar la nanotecnología por completo, nos gustaría que los agricultores obtengan los muchos beneficios que brinda esta tecnología, pero eviten los posibles problemas de seguridad alimentaria ".