Sistema de detección de micro plásticos aerotransportados como indicador de contaminación ambiental en valles fluviales

La creciente presencia de microplásticos en el ambiente constituye una preocupación global debido a su persistencia, capacidad de dispersión y potencial impacto sobre los ecosistemas y la salud humana. Entre los principales vectores de propagación, el transporte aéreo destaca por su alta eficiencia, ya que la degradación física, química y biológica de los plásticos genera partículas de menor tamaño, fácilmente suspendidas y transportadas por las corrientes de aire, permitiendo su deposición tanto en ambientes abiertos como en espacios interiores. A pesar de ello, los microplásticos aerotransportados continúan siendo uno de los compartimentos menos estudiados, en contraste con los sistemas acuáticos y terrestres, lo que limita la evaluación real de su riesgo ambiental. Este proyecto plantea como hipótesis que la integración de inteligencia artificial, sistemas ópticos avanzados y un sistema activo de captura permitirá la detección y caracterización eficiente y en tiempo real de microplásticos suspendidos en masas de aire. El objetivo general es desarrollar un sistema sencillo e integrado de muestreo y detección de contaminantes poliméricos aerotransportados mediante un modelo de aprendizaje profundo (deep learning). Como objetivos específicos se propone determinar el tipo de partículas aerotransportadas en seis valles fluviales de importancia nacional ubicados entre las regiones de Arequipa y Moquegua, desarrollar el modelo de inteligencia artificial para detección activa de microplásticos, diseñar y construir un prototipo de recolección activa, y evaluar su desempeño en condiciones reales de campo. La metodología contempla una caracterización integral de las partículas recolectadas mediante microscopía infrarroja y espectroscopía FTIR, análisis termogravimétrico acoplado a infrarrojo (TGA-IR) para la formulación y composición de los polímeros, y espectroscopía Raman para ampliar el rango infrarrojo de identificación. Asimismo, se realizarán análisis morfológicos de tamaño, forma y color mediante microscopía óptica y de barrido. Toda la información obtenida constituirá la base de datos para el entrenamiento del modelo de inteligencia artificial, el cual permitirá la detección en tiempo real mediante una cámara de alta velocidad. Las variables meteorológicas (temperatura, velocidad del viento y humedad relativa) serán registradas mediante una estación meteorológica portátil para su incorporación en los análisis estadísticos. El desarrollo del prototipo se realizará en dos etapas: simulación numérica del comportamiento aerodinámico de las partículas mediante ANSYS y posterior construcción del sistema físico basado en criterios matemáticos y de diseño optimizado. Como resultados esperados, se prevé la validación funcional de un prototipo tecnológico completamente integrado (hardware y software) capaz de operar bajo condiciones variables de viento, temperatura, lluvia y humedad, adecuado para entornos típicos de valles fluviales y con potencial de aplicación en zonas rurales y urbanas. Adicionalmente, el proyecto contempla la estandarización de protocolos de muestreo de microplásticos aerotransportados, la generación de al menos dos artículos científicos originales aceptados o publicados en revistas indizadas en Scopus o WoS (Q1 o Q2), dos tesis de posgrado concluidas, presentaciones en congresos, una prueba de concepto tecnológica, una solicitud de protección intelectual, y actividades de transferencia y vinculación academia-industria-gobierno. En conjunto, los resultados contribuirán significativamente al avance de la ciencia ambiental, proporcionando una herramienta innovadora para el monitoreo de microplásticos en el aire y fortaleciendo la toma de decisiones en políticas públicas ambientales y de salud.