Pesquisadores desenvolveram um novo material à base de hidrogel, metal e zeólita capaz de remover amônia e nitrito da água de sistemas de recirculação marinhos com desempenho muito superior ao de tecnologias biológicas convencionais, e usaram inteligência artificial para prever seu comportamento em cenários mais extremos. O estudo avaliou três adsorventes sintéticos – um hidrogel de quitosana (Cht-HG), uma versão modificada com ácido p-hidroxibenzóico (M-Cht-HG) e um compósito alginato–hidrogel–metal–zeólita (Al-H-M-Z) – comparando-os com um reator de biofilme de leito móvel (MBBR) e com zeólita comercial em condições de aquicultura marinha.
O desempenho do Al-H-M-Z superou o MBBR em até duas vezes na remoção de compostos nitrogenados. Já o hidrogel M-Cht-HG mostrou bom desempenho apenas nos dois primeiros dias, após os quais a amônia ultrapassou 1,62 mg L–1, faixa considerada perigosa para organismos aquáticos. No balanço de sete dias, o Al-H-M-Z apresentou remoção de TAN e nitrito 2,14 e 1,11 vezes maior, respectivamente, do que o MBBR, indicando que o pré-tratamento físico-químico por adsorção pode complementar e até superar soluções puramente biológicas em certas condições.
Modelos de inteligência artificial permitiram prever o desempenho do material em cenários extremos. Para extrapolar o uso do adsorvente a concentrações mais altas, os autores treinaram um modelo de deep learning do tipo LSTM (long short-term memory) com dados experimentais. O modelo previu que, em água do mar com 300 mg L–1 iniciais, o Al-H-M-Z seria capaz de remover 80,1 mg L–1 de TAN (26,7%) e 86,5 mg L–1 de nitrito (28,8%) em 24 horas, fornecendo uma ferramenta de apoio ao dimensionamento e à operação em escala comercial.
A integração de adsorventes avançados e IA pode tornar o controle de nitrogênio mais seguro e sustentável. Segundo o trabalho, a integração de adsorventes avançados com modelos preditivos baseados em IA abre caminho para estratégias mais robustas de controle de nitrogênio em sistemas de recirculação marinhos. Isso pode reduzir riscos de toxicidade, aumentar a segurança dos peixes e tornar a aquicultura intensiva mais sustentável, com respostas rápidas a picos de carga nitrogenada e apoio à tomada de decisão em tempo real.
