Cinética de degradação de compostos orgânicos através de modelagem molecular, inteligência artificial e experimentação

Resumo

A contaminação de ecossistemas aquáticos por poluentes orgânicos tem se consolidado como uma preocupação ambiental de escala global, uma vez que tais substâncias podem comprometer a qualidade da água, afetar a biodiversidade e trazer riscos diretos à saúde humana. Entre os parâmetros mais relevantes para compreender o impacto e a persistência desses compostos no meio ambiente, destacam-se as constantes de velocidade cinética, que fornecem informações cruciais sobre a taxa de degradação e transformação química dessas moléculas. Entretanto, a determinação experimental dessas constantes é um processo frequentemente demorado, custoso e, em alguns casos, tecnicamente desafiador, o que limita a disponibilidade de dados confiáveis em larga escala. O estado da arte aponta para o uso de abordagens computacionais como alternativa viável para suprir essa lacuna. Modelos de predição baseados em métodos estatísticos e, mais recentemente, em técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), têm ganhado destaque por possibilitar análises rápidas e de menor custo, com potencial de alcançar elevada acurácia. Contudo, ainda persiste a necessidade de desenvolver ferramentas robustas, capazes de lidar com a diversidade estrutural dos poluentes e fornecer estimativas consistentes.