PIF2024 - Adsorbentes avanzados basados en nanotecnología e IA para la limpieza de los recursos acuáticos y el aire (PID2023-146348NB-I00)

La contaminación afecta a casi todas las fuentes de agua del planeta y plantea un importante desafío ambiental. Una preocupación creciente son los contaminantes emergentes (CE) que se originan en productos de uso diario (por ejemplo, medicamentos veterinarios, productos farmacéuticos, productos de cuidado personal, sustancias químicas disruptoras endocrinas, nanomateriales, y nitrógeno y fósforo). La detección y eliminación de los CE puede ser un desafío debido a su naturaleza molecular compleja, y los métodos tradicionales de tratamiento del agua a menudo no logran eliminarlos. Para abordar este desafío, se necesitan enfoques alternativos de tratamiento del agua para complementar o reemplazar las tecnologías existentes. Los métodos actuales, son costosos, ineficientes, requieren una infraestructura sustancial (poco prácticos para áreas remotas) e implican altos gastos de energía. En consecuencia, es fundamental desarrollar tecnologías más efectivas y asequibles para la remediación de los CE. En este marco, esta tesis explorará en herramientas de inteligencia artificial (redes neuronales) con la finalidad de acelerar el trabajo experimental y diseñar nuevos materiales adsorbentes para mitigar el problema de la contaminacion del agua.