As algas mais conhecidas são aquelas que se parecem com vegetação nos oceanos, mas em sua maioria, elas são células individuais que habitam ambientes aquáticos e representam um enorme potencial como sequestradores de carbono da atmosfera e geradores de biomassa para produção de energia limpa, devido à alta eficiência com que realizam estes processos biológicos. Entretanto, este potencial é prejudicado pela sua dificuldade de cultivo e colheita; elas absorvem luz tão bem que é comum não restar energia suficiente para as demais células na sua “sombra”, e a recuperação das células do meio aquático onde crescem ainda é pouco eficiente.
Em busca de uma solução para os problemas do processo, cientistas do grupo de pesquisa AgriLife Research, associado à Universidade do Texas A&M, nos Estados Unidos, apresentaram um sistema de inteligência artificial para otimizar a produção de algas em um processo semi-contínuo, através da predição da incidência de luz no interior de uma cultura das células. Um segundo algoritmo utilizou a disponibilidade de luz para prever as taxas de crescimento das algas, resultando em um modelo completo capaz de estimar o rendimento do processo produtivo. Na etapa final, os pesquisadores ainda desenvolveram uma nova estratégia para sedimentar as células e assim recuperá-las de forma barata e eficiente.
O primeiro modelo foi avaliado através da métrica R2, atingindo um valor de 0,993, ou seja, a modelagem foi quase perfeita, superando os métodos matemáticos tradicionais, que partem de premissas simplificadoras dada a complexidade do processo. O segundo modelo permitiu determinar que concentrações elevadas de células começavam a apresentar o problema de “sombreamento” que causa perda de rendimento, determinando a importância de controlar este parâmetro na forma de um processo semi-contínuo. A precisão deste modelo também foi alta, tendo R2 de 0,992. Em conjunto, estes resultados atestam a aplicabilidade da inteligência artificial na determinação do processo mais eficiente para produzir algas.
Dado o sucesso do sistema em laboratório, o sistema ainda foi validado em um esquema de produção maior, representado por um tanque de 30 litros, onde a precisão continuou alta. Este experimento depois foi repetido em condições reais, com incidência de luz natural, atingindo um rendimento 1,7 vezes maior do que a referência atual. Nesta configuração, os pesquisadores estimaram o custo da tonelada de biomassa de algas em 281 dólares. Em comparação, o milho utilizado para produzir etanol nos Estados Unidos custa atualmente 260 dólares por toneladas, mas precisa passar por etapas caras de pré-processamento antes de passar pela fermentação.
Este trabalho dá um passo promissor na viabilização da aplicação comercial das algas em áreas de alto impacto ambiental, podendo ajudar a construir um futuro mais limpo.
