Nova tecnologia acelera identificação de contaminantes e pode aumentar eficiência na produção de etanol

Um avanço científico promissor está prestes a transformar o controle de qualidade nas usinas de etanol do Brasil. Pesquisadores do Centro de Pesquisa para Inovação em Gases de Efeito Estufa (RCGI), sediado na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP), estão finalizando um projeto que propõe uma nova metodologia para identificar, de forma rápida e precisa, contaminantes microbianos no processo de fermentação do etanol a partir da cana-de-açúcar.

A inovação, coordenada pelo professor Carlos Alberto Labate, da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq-USP), utiliza a técnica de espectrometria de massas por Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight (Maldi-Tof), um equipamento amplamente empregado em diagnósticos microbiológicos na área da saúde. A proposta é adaptar essa tecnologia de ponta para a realidade das usinas sucroalcooleiras.

“O Maldi-Tof é capaz de identificar rapidamente o microrganismo causador de infecções hospitalares. Estamos expandindo esse conceito para ambientes industriais, com o objetivo de diagnosticar de forma ágil e precisa os microrganismos que afetam a produção de etanol”, explica Labate.

A nova metodologia pode representar um grande avanço no combate à contaminação bacteriana, um dos principais fatores de queda de rendimento nas usinas. Ao substituir os métodos convencionais, que demandam mais tempo para a identificação dos contaminantes, a tecnologia permitirá uma resposta mais rápida, com uso mais eficiente de antimicrobianos e insumos, além da redução de perdas no processo produtivo.

Inteligência artificial e automação: o futuro do controle microbiológico

Além do uso do Maldi-Tof, o projeto também inova ao integrar inteligência artificial (IA) ao processo analítico. Atualmente, o equipamento consegue identificar apenas microrganismos isolados, mas os pesquisadores estão desenvolvendo modelos capazes de reconhecer múltiplos contaminantes simultaneamente em uma única análise.

“Este é o primeiro passo rumo à automação inteligente nas usinas. Em breve, a IA poderá não apenas identificar os contaminantes, mas também sugerir as ações corretivas mais adequadas, otimizando ainda mais o tempo de resposta e a eficiência industrial”, destaca Labate.

Embora o foco inicial seja o setor sucroenergético, a tecnologia criada pelo RCGI tem potencial de aplicação em diversos outros segmentos industriais que enfrentam desafios semelhantes com a contaminação microbiológica, como a indústria de alimentos, bebidas e carnes. A adaptação da metodologia pode contribuir significativamente para a segurança sanitária e o aumento da produtividade nesses setores.

O projeto conta com o apoio da FAPESP, da Shell Brasil e da Raízen, reforçando a importância da colaboração entre universidades, empresas e agências de fomento para o avanço tecnológico no setor produtivo nacional.

Fonte: Fapesp