Usinas podem ter acesso a um sistema mais eficiente e moderno, que deve diminuir perdas na produção
Um grupo de pesquisadores da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da USP pretende melhorar o processo de fermentação do etanol por meio de técnicas biomédicas e inteligência artificial. O projeto será desenvolvido ao longo de três anos dentro do Centro de Pesquisa para Inovação em Gases de Efeito Estufa (RCGI, em inglês), financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) e Shell.
“Bactérias e outros microrganismos costumam interromper o processo de fermentação. Isso implica em perdas enormes de etanol, o que pode chegar a 5% dos cerca de 30 bilhões de litros produzidos por ano no Brasil”, afirmou o professor da Esalq-USP, Carlos Alberto Labate.
Os pesquisadores vão utilizar o Matrix-assisted laser desorption ionization Time-of-Light Mass Spectrometry (Maldi-TOF MS), aparelho que avalia as estruturas de proteínas encontradas em membranas de células. A tecnologia é utilizada em exames laboratoriais de pacientes internados na UTI, que não podem esperar pelo teste comum. De acordo com Labate, o resultado de uma pequena amostra sai em cerca de 15 minutos com o Maldi-TOF MS.
Segundo o agrônomo, a técnica consiste no uso de um feixe de laser com potência para fragmentar em pequenos pedaços os fungos e as proteínas presentes nas membranas de bactérias. Assim, é possível rastrear os aminoácidos.
Labate também destacou que os métodos para identificar e retirar os microrganismos invasores das usinas no país é antiga. Os testes demoram cerca de 15 dias para sair e as unidades costumam usar antibióticos para combater os invasores. Quando o método não funciona, a produção do etanol é interrompida.
A equipe do Laboratório de Genética de Plantas da USP vem desenvolvendo um banco de dados a partir de amostras coletadas em usinas da Raízen. Com as informações, os pesquisadores pretendem desenvolver e instalar sensores em dornas de fermentação. Segundo o professor, os aparelhos vão trabalhar on-line e de forma autônoma. A ideia é que a inteligência artificial registre as informações para auxiliar em futuras decisões técnicas.