Esta investigación presenta un enfoque novedoso para el tratamiento fotocatalítico del agua mediante nanotubos de TiO2 dopados con elementos traza seleccionados dinámicamente y optimizados a través de un marco híbrido de aprendizaje automático. A diferencia de las estrategias de dopado convencionales, el método propuesto emplea un proceso basado en datos que selecciona e integra dopantes de forma adaptativa para maximizar la degradación de compuestos PFAS. La combinación de ciencia computacional de materiales, experimentación automatizada y una tubería de evaluación multicapa aporta rigor y reproducibilidad, y su impacto en la depuración de aguas y aguas residuales industriales podría ser sustancial en un horizonte de 5 a 10 años al reducir la dependencia de tecnologías de separación energéticamente intensivas.

Contexto e hipótesis teórica: La presencia creciente de PFAS en fuentes de agua demanda estrategias de remediación eficaces y sostenibles. La fotocatálisis con TiO2 es una vía prometedora, pero su eficiencia se ve limitada por la recombinación rápida de pares electrón-hueco y su limitada absorción de luz visible. El dopado de TiO2 pretende mitigar estas limitaciones ajustando la estructura electrónica y la superficie. El enorme número de dopantes y combinaciones posibles convierte la optimización en un problema de alta dimensionalidad que este trabajo aborda mediante un enfoque hiperselectivo guiado por una evaluación multicapa que ajusta dinámicamente la selección de dopantes para optimizar la degradación de PFAS.

Metodología: El flujo experimental integra cribado computacional, síntesis automatizada y evaluación avanzada. En la fase de cribado computacional se emplearon cálculos de teoría del funcional de la densidad para predecir cómo elementos de la serie de tierras raras y otros trazos afectan la estructura electrónica, borde de banda y propiedades fotocatalíticas de los nanotubos de TiO2. Posteriormente, un reactor automatizado permitió sintetizar nanotubos con dopados controlados variando parámetros como temperatura, composición del electrolito y potencial aplicado. La evaluación de materiales siguió una tubería multicapa que incluye ingestión y normalización de datos, descomposición semántica y estructural de resultados, motor de consistencia lógica entre predicción y experimento, verificación de modelos cinéticos, análisis de novedad frente a literatura existente, previsión de impacto y escalado, y puntuación de reproducibilidad y viabilidad. Un lazo de autoevaluación meta ajusta automáticamente pesos y parámetros mediante una combinación de técnicas tipo Shapley y AHP para priorizar estabilidad, eficiencia y factibilidad.

Modelo cinético y métricas: La cinética de degradación se modeló bajo un marco tipo Langmuir-Hinshelwood, considerando la dependencia entre adsorción en superficie y reacción fotocatalítica. Las métricas de desempeño se combinaron en un índice compuesto denominado HyperScore que sintetiza eficiencia fotocatalítica, estabilidad a largo plazo y reproducibilidad experimental. Este índice se calibra automáticamente mediante el lazo de autoevaluación para guiar la exploración de espacio de materiales hacia soluciones óptimas.

Resultados experimentales: Los nanotubos de TiO2 dopados con combinaciones seleccionadas de itr y neodimio mostraron un desempeño sobresaliente en la degradación de PFOS y PFOA en agua simulada. Bajo iluminación análoga a la solar, los materiales optimizados alcanzaron una reducción de concentración de PFAS de aproximadamente 85 % con una variabilidad experimental cercana a 3 % en ensayos de 60 minutos. Simulaciones y pruebas comparativas indicaron mejoras de rendimiento de hasta 3.5 veces respecto a TiO2 estándar en condiciones equivalentes, atribuidas a una mayor separación de cargas, aumento de la vida media de portadores y variaciones favorables en la adsorción superficial.

Escalabilidad y hoja de ruta tecnológica: Para facilitar el escalado se propone un diseño modular de reactores y técnicas de fabricación roll-to-roll para producir membranas de nanotubos dopados a gran escala. La hoja de ruta contempla optimización de la estabilidad a largo plazo mediante recubrimientos protectores y ciclos de regeneración, integración en sistemas de tratamiento industriales y el desarrollo de unidades portátiles para usos descentralizados. La automatización de síntesis y la toma de decisiones autónoma reducen tiempos de desarrollo y aceleran la transferencia tecnológica hacia plantas piloto.

Aplicaciones y sinergias digitales: La complejidad del descubrimiento y la optimización de materiales se beneficia enormemente de soluciones digitales avanzadas. En este contexto Q2BSTUDIO ofrece capacidades clave para acompañar proyectos de I D i+i que requieren desarrollo de plataformas de datos, control de experimentos automatizados y modelos de aprendizaje automático. Nuestros servicios de software a medida y aplicaciones a medida permiten integrar pipelines experimentales, análisis de datos y dashboards para toma de decisiones. Además, combinamos inteligencia artificial aplicada a empresas y agentes IA para acelerar la interpretación de grandes volúmenes de datos experimentales. Si necesita potenciar la parte algorítmica y de operaciones digitales de su proyecto puede conocer nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas y agentes IA.

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Impacto ambiental y prospectiva: La adopción de nanotubos de TiO2 hiperselectivos optimizados por inteligencia artificial tiene el potencial de reducir significativamente la huella energética de los procesos de tratamiento de aguas contaminadas por PFAS, posibilitando remediaciones más sostenibles. A corto y medio plazo, la tecnología puede complementar y en algunos casos sustituir procesos de separación intensivos, mientras que a largo plazo podría integrarse en estrategias de remediación a gran escala y redes de tratamiento descentralizado.

Conclusión: El enfoque descrito demuestra que la combinación de cribado computacional, síntesis automatizada y una tubería de evaluación multicriterio controlada por aprendizaje automático ofrece una vía eficaz para descubrir y optimizar fotocatalizadores de TiO2 para la degradación de PFAS. La investigación no solo aporta avances científicos en fotocatálisis y ciencia de materiales, sino que también abre oportunidades de colaboración con empresas tecnológicas para crear soluciones integradas de hardware y software que permitan llevar estas innovaciones del laboratorio al campo. Q2BSTUDIO está preparada para apoyar este tipo de proyectos con servicios de inteligencia artificial, desarrollo de software a medida, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, y soluciones de inteligencia de negocio y Power BI orientadas a la industria del agua y la remediación ambiental.

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