L’analisi untarget permette di eseguire uno screening ad ampio spettro di quanto presente nel campione sotto indagine, superando l’approccio analitico convenzionale grazie a uno strumento di AI che utilizza reti neurali.
Arpa FVG, il Dipartimento di Scienze Chimiche e Farmaceutiche dell’Università di Trieste e il Dipartimento di Chimica Ambientale e Tossicologia dell’Università della Pomerania di Słupsk hanno collaborato per realizzare uno studio scientifico, finalizzato ad esplorare le potenzialità dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel monitoraggio delle acque reflue urbane.
La ricerca, dal titolo “Self-Organizing Maps: An AI Tool for Identifying Unexpected Source Signatures in Non-Target Screening Analysis of Urban Wastewater by HPLC-HRMS”, ha prodotto una pubblicazione scientifica che è liberamente disponibile online.
Lo studio è stato disegnato per identificare la presenza anomala di scarichi industriali nelle acque in uscita dagli impianti di depurazione urbani, comparando due modelli di analisi dei dati forniti dalla spettrometria di massa ad alta risoluzione: quello più tradizionale, il PCA (Principal Component Analysis) e il SOM (Self-Organizing Map), AI tool.
Quest’ultimo è uno strumento di intelligenza artificiale che utilizza reti neurali che vengono addestrate a riconoscere dei pattern all’interno di data set multidimensionali, come sono i risultati della spettrometria di massa ad alta risoluzione. L’obiettivo è l’identificazione delle acque di scarico industriali anche qualora non sia nota la loro provenienza, e quindi il profilo analitico specifico, e quanto siano diluite nei reflui urbani.
Si tratta di una analisi untarget, una tecnica innovativa e flessibile che permette di eseguire uno screening ad ampio spettro di quanto presente nel campione sotto indagine, superando l’approccio analitico convenzionale, che mira invece a monitorare solo specifici parametri, già noti a priori e stabiliti dalla legislazione.
Il Laboratorio di Arpa FVG ha già accumulato una notevole esperienza anche in questo campo, come ha dimostrato la collaborazione con l’Università degli Studi di Udine, sviluppata per studiare l’efficienza dell’abbattimento dell’ibuprofene nei depuratori urbani. Un’esperienza che si è dimostrata essere preziosa per la realizzazione dello studio scientifico, che ha evidenziato la superiorità del metodo basato sull’uso dell’intelligenza artificiale rispetto alle tecniche più tradizionali, in quanto capace di sfruttare a fondo tutte le informazioni ottenibili dalla spettrometria di massa ad alta risoluzione.
Il contributo fornito in questa ricerca internazionale dimostra ancora una volta la capacità del Laboratorio di Arpa FVG di rimanere al passo con i tempi, in linea con lo stato dell’arte delle analisi nel campo ambientale.
Fonte testo: ARPA Friuli Venezia Giulia
