La creciente demanda mundial por una agricultura sostenible está impulsando a los científicos a buscar formas más inteligentes de manejar los residuos ganaderos. Un nuevo estudio de Xiaofei Ge y sus colegas de la Universidad Agrícola de China introduce la inteligencia artificial en este campo.
El equipo utilizó aprendizaje automático para predecir el destino del fósforo—uno de los nutrientes más preciados pero también más contaminantes de la agricultura—durante el tratamiento del estiércol porcino. Los resultados son prometedores para un futuro en el que los desechos agrícolas se reciclen como un recurso renovable en vez de un contaminante ambiental.
### Superando el Problema del Estiércol
La ganadería produce cantidades enormes de estiércol. Si no se maneja correctamente, estos residuos pueden fluir hacia los ríos y contaminar los ecosistemas, poniendo en riesgo la salud pública. Pero estos mismos desechos contienen nutrientes esenciales para la agricultura, como carbono, nitrógeno y fósforo. El desafío es recuperarlos sin causar más daño.
Resulta que el fósforo es a la vez crucial y peligroso. Es vital para el crecimiento de las plantas, pero también es un recurso limitado. Cuando se vierte en lagos y ríos, causa floraciones de algas tóxicas que asfixian la vida acuática. “El estiércol del ganado contiene cantidades masivas de fósforo, lo que es una bendición y una maldición,” dijo Ge. “Si se liberan al medio ambiente, pueden contaminar el agua y la tierra. Pero si se recuperan adecuadamente, pueden usarse como fertilizante para nutrir una agricultura sostenible.”
### El Tratamiento Hidrotérmico Encuentra a la Inteligencia Artificial
La investigación analizó cómo el tratamiento hidrotérmico, una técnica que usa energía para calentar biomasa húmeda a presión, puede convertir el estiércol en dos productos: un sólido rico en nutrientes llamado “hidrocarbón” y un subproducto líquido. El tratamiento hidrotérmico no es tan común como el compostaje o el secado y no requiere pre-secado, pero siempre ha sido difícil predecir con exactitud adónde va el fósforo durante el proceso.
Para determinarlo, el equipo de Ge aplicó tres modelos de aprendizaje automático—XGBoost, Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio—para pronosticar cómo se divide el fósforo entre las fases líquida y sólida según varias condiciones. Entrenaron los modelos con un conjunto de datos de 423 experimentos de estudios previos y 32 nuevos experimentos que realizaron. Los datos incluyeron factores como la temperatura y tiempo de reacción, el pH, y la concentración de iones de hierro y calcio.
Entre los modelos, XGBoost fue el más preciso. Predijo la distribución del fósforo con casi perfección, especialmente al determinar los niveles de fósforo inorgánico en el líquido. Esto indicó que el equipo podía hacer predicciones sobre cómo optimizar las condiciones del tratamiento para lograr la máxima recuperación de fósforo sin necesidad de realizar un número infinito de pruebas de laboratorio.
### Lo que Revelaron los Modelos
Los modelos de aprendizaje automático descubrieron tendencias que podrían cambiar las prácticas de gestión de residuos. La composición del estiércol—es decir, su contenido de oxígeno—fue más crucial que el tiempo o la temperatura para determinar el destino del fósforo. Sin embargo, el tiempo de reacción tuvo una influencia mayor que la temperatura en las operaciones.
El estudio encontró que a mayor temperatura, más fósforo era capturado en el hidrocarbón y menos en el líquido, lo que eliminaba las posibilidades de contaminación del agua. En condiciones muy ácidas o alcalinas, el fósforo era muy sensible incluso a variaciones mínimas de pH. En condiciones ácidas, favorecía la disolución del fósforo, y en condiciones alcalinas, favorecía su retención en forma sólida.
La introducción de iones de hierro y calcio demostró ser especialmente beneficiosa. Estos metales desencadenaban la precipitación del fósforo en el hidrocarbón, estabilizándolo y facilitando su reciclaje como fertilizante. “Nuestros hallazgos indican que el aprendizaje automático puede utilizarse para desarrollar planes de tratamiento de residuos más inteligentes,” informó Sabry M. Shaheen de la Universidad de Wuppertal, coautor del artículo. “Esto tiene implicaciones tremendas para la agricultura sostenible, la conservación del medio ambiente y la recuperación de recursos.”
### De la Predicción al Experimento
Para verificar su modelo, los investigadores realizaron experimentos hidrotérmicos reales en el campo utilizando estiércol porcino de una granja local cerca de Pekín. Se variaron la temperatura, el tiempo de reacción y las concentraciones de iones de hierro y calcio. Al comparar los resultados predichos con los observados, las predicciones de XGBoost coincidieron bien con el contenido real de fósforo en las fases sólida y líquida.
El análisis químico mostró algo más. Usando equipos avanzados como resonancia magnética nuclear de fósforo y difracción de rayos X, los investigadores encontraron que, en condiciones más extremas, los compuestos de fósforo adoptaban formas más estables y homogéneas. Los iones metálicos ayudaron en la transformación del fósforo orgánico a formas inorgánicas que pudieron unirse fuertemente con el calcio o hierro e integrarse en el hidrocarbón sólido.
A medida que aumentaba la intensidad de la reacción, las estructuras cristalinas en el hidrocarbón colapsaban y daban paso a compuestos más amorfos. Esto indicaba que las transformaciones se dirigían hacia formas más fáciles de reciclar y que reducen la lixiviación al medio ambiente.
### Una Gestión de Residuos Más Inteligente para un Futuro Circular
Esta sinergia entre la inteligencia artificial y la ingeniería ambiental promete revolucionar cómo las plantas de tratamiento de residuos y las granjas procesan los subproductos orgánicos. En lugar de depender de experimentos de prueba y error, los operadores pueden proyectar cómo modular la temperatura, el pH o el tiempo de reacción para obtener los resultados deseados. Pueden decidir si optimizar el fósforo en el hidrocarbón para su uso como fertilizante o reducirlo en el líquido para prevenir la escorrentía.
Los autores señalan que, aunque el modelo es eficiente, debe calibrarse para las condiciones locales, ya que la composición del estiércol no es la misma en cada región y granja. La adaptación del método para diferentes tipos de residuos y mejorar la precisión de las predicciones con conjuntos de datos más amplios serán temas de futuros estudios.
### Implicaciones Prácticas de la Investigación
Con la integración del tratamiento hidrotérmico y el aprendizaje automático, esta investigación ofrece un camino hacia la recuperación sostenible de nutrientes. El aprendizaje automático puede implementarse en plantas de tratamiento de residuos y granjas para mejorar los procesos, recuperar el valioso fósforo y prevenir daños ambientales.
Esta tecnología no solo garantiza una agricultura circular, sino que también contribuye a los objetivos globales de neutralidad de carbono y conservación de recursos.
Básicamente, reciclar el estiércol en productos utilizables y ricos en nutrientes ayudaría a cerrar el ciclo entre la agricultura y la sostenibilidad.
Los hallazgos de la investigación están disponibles en línea en la revista Springer Nature Link.