  Proyecto de la PUCV optimizará el cultivo de estos microorganismos, para elaborar nuevos alimentos, fármacos y cosméticos, así como para purificar aguas residuales, entre otros usos.  n innovador proyecto que utiliza modelos matemáticos tradicionales junto a técnicas de Inteligencia Artificial (IA), para mejorar la productividad en el cultivo de microalgas, desarrolla actualmente la Escuela de Ingeniería Bioquímica de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV). La iniciativa, liderada por el profesor Carlos Martínez, doctor en Ciencias Ambientales de la Universidad de La Sorbonne, Francia; y magister en Ciencias de la Ingeniería con mención en Modelación Matemática, de la Universidad de La Frontera, Temuco, se denomina “Mejora de modelos dinámicos de sistemas de cultivo de microalgas con aprendizaje autónomo”, y corresponde a un proyecto Fondecyt de Iniciación, cuyo principal objetivo es la digitalización de los bioprocesos. Según explica el Dr. Martínez, este trabajo implica establecer modelos matemáticos de microalgas que tengan alta fidelidad, y puedan representar de manera muy precisa su crecimiento. “La idea -detalla el académico- es que el computador pueda tomar decisiones con base en el estado del cultivo, gracias al modelo matemático que le vamos a introducir. La principal innovación tiene relación con el hecho de combinar modelación matemática clásica con métodos de aprendizaje automático”. De este modo, a partir de la información obtenida por sensores que miden el oxígeno disuelto, el dióxido de carbono, la temperatura, el PH y la intensidad luminosa –entre otras variables–, el modelo matemático podrá predecir los distintos escenarios que enfrentarían los cultivos de microalgas, facilitando así la toma de decisiones para controlar el buen estado de la productividad dentro del reactor. “Esta tecnología es útil para cualquier industria que se interese en la producción de microalgas, pues estas tienen muchos usos y aplicaciones como, por ejemplo, en la elaboración de alimentos, tanto para humanos como para animales. De hecho, no es extraño encontrar en una farmacia suplementos alimenticios a base de microalgas como clorella vulgaris o spirulina”, detalla el Dr. Martínez. “También se utilizan en la producción de cosméticos y biocombustibles, donde tal vez no han tenido tanto éxito debido a la baja productividad. Por ello, justamente contar con modelos matemáticos precisos nos podría ayudar a diseñar estrategias de cultivo que puedan aumentar esa productividad”, agrega el académico del Escuela de Ingeniería Bioquímica y del doctorado en Ingeniería Bioquímica de la PUCV. INDUSTRIA 4.0 El proyecto liderado por el doctor Martínez consta de dos etapas. La primera, actualmente en curso, se enfoca en la recolección de datos necesarios para entrenar el modelo. La segunda, en tanto, consiste en el entrenamiento de modelos propiamente tal, con el objetivo de tener un producto funcional dentro de dos años. Esta iniciativa apunta a la digitalización de los bioprocesos, palabra clave dentro del actual desarrollo de la “Industria del 4.0”, y que se basa en la integración de tecnologías digitales inteligentes en los procesos industriales y productivos. La Industria 4.0 implica, entre otras variables, la interconexión de dispositivos, automatización, análisis de grandes cantidades de datos y uso de Inteligencia Artificial, especialmente generativa, para crear fábricas inteligentes y cadenas de suministro más eficientes. En este contexto, el proyecto Fondecyt que lidera el académico de la PUCV, pretende hacer modelos matemáticos que puedan representar de manera muy precisa el crecimiento de microalgas, pensando en escalarlos a corto plazo a la industria, para aportar en la digitalización de sus bioprocesos. “Estas técnicas de modelación híbrida que combinan modelos clásicos con aprendizaje automático sirven para cualquier bioproceso. Durante esta investigación vamos a implementarlas en microalgas, pero la idea es extrapolar a otros bioprocesos. De hecho, nos acabamos de adjudicar un proyecto interdisciplinario interno de la PUCV en el que vamos a usar técnicas de modelación similares, pero en levaduras, para la producción de proteínas recombinantes”, indicó el académico.
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