AI no Tratamento de Água: Startup Opseyes Analisa Águas Residuais Instantaneamente

por Brian Caulfield

Vamos falar a verdade. A última coisa que você quer receber pelo correio é lixo potencialmente tóxico, e essa é só uma das oportunidades que a AI tem de melhorar a atividade de análise de águas residuais.

Esse setor faz muito mais do que garantir que a água distribuída pelas estações tradicionais de tratamento esteja limpa.

Quase todos os setores do mundo, de chips de computador a batatas chips, dependem do uso da água para funcionar, ou seja, estamos literalmente cercados por ela.

Exatamente o Que o Médico Ordenou

É também uma indústria que depende da movimentação de amostras pelo correio para serem analisadas por especialistas humanos.

 Porém, isso começou a mudar depois de uma conversa que o fundador da Opseyes, Bryan Arndt, teve com seu irmão, que é radiologista. Arndt é ex-consultor administrativo do escritório de arquitetura e engenharia Ramboll, sediado na Dinamarca.

Ele ficou curioso quando seu irmão contou como o deep learning estava sendo usado em diagnósticos por imagens.

Logo percebeu que a mesma tecnologia que ajuda radiologistas a analisar imagens do corpo humano com mais rapidez e precisão, o deep learning, poderia analisar, quase imediatamente, imagens obtidas por microscópios de amostras de águas residuais.

Fluxo Mais Rápido

Depois disso, Arndt e seus colegas da Ramboll, líder do setor de tratamento de água há mais de 50 anos, criaram uma solução que acelera significativamente um setor que, há muito tempo, depende do envio pelo correio de amostras lacradas de algumas das coisas mais nojentas do mundo.

Essa solução é fundamental, pois cidades e setores de todos os tipos estão sempre tirando água de lagos e rios, como o Mississipi, tratando-a e devolvendo-a à natureza.

“Um cliente nosso descobriu que o esgoto de sua empresa ficava no máximo a 400 m da unidade de captação de água da cidade vizinha. Sempre tem alguém tomando a água de seu esgoto”, conta Arndt.

É por isso que o tratamento de água é tão importante.

Água em Todo Lugar

O setor surgiu com a Lei da Água Limpa de 1972 dos EUA, um marco não só para o país, mas para o mundo todo.

Graças à conscientização cada vez maior sobre a importância da água potável, os analistas estimam que o mercado global de tratamento de águas residuais valerá mais de US$ 210 bilhões até 2025.

O problema é que, embora quase todos os setores gerem águas residuais, nem todos são especializados no tratamento delas.

São poucos os especialistas que conseguem observar amostras em um microscópio e identificar as seis bactérias “filamentosas” mais comuns, como são conhecidas no setor, ou seres como tardígrados.

Mensagem para Você

Isso significa que as amostras de águas residuais ou de partes do solo com essas águas precisam ser enviadas pelo correio para chegar aos especialistas, que geralmente já têm várias amostras para analisar.

Embora Arndt afirme que, em seu setor, as pessoas tomam o cuidado de lacrar lixo potencialmente tóxico e de monitorá-lo para garantir que chegue ao destino certo, ainda é uma tarefa demorada.

Arndt percebeu que a solução era usar o deep learning para treinar uma AI que pudesse gerar resultados instantâneos. Para fazer isso, no ano passado, Arndt entrou em contato com colegas do setor de tratamento de água pelas redes sociais para pedir amostras.

Sessão de Fotos Menos Sensual do Mundo

Ele e sua pequena equipe passaram meses fotografando mais de 2 mil amostras nos laboratórios da Ramboll nos EUA, onde criam modelos avançados de sistemas de tratamento de água antes de implementá-los de fato para os clientes. Foi a sessão de fotos menos sensual do mundo.

Depois, as imagens foram identificadas e usadas pelos cientistas de dados da Ramboll para treinar uma rede neural convolucional acelerada por GPUs NVIDIA. Lançado em setembro do ano passado após um ano e meio de desenvolvimento, o Opseyes permite que os clientes usem um smartphone para tirar foto de uma amostra pelo microscópio e recebam uma resposta em poucos minutos.

Esse é só mais um exemplo de como o conhecimento de empresas que aparentemente não se encaixam no setor de tecnologia pode se transformar em uma AI. Afinal, “Ninguém quer ter que esperar uma semana para saber se pode tomar água”, comenta Arndt.

Saúde!

Crédito das Imagens: Opseyes