Un innovador proyecto que utiliza modelos matemáticos tradicionales junto a técnicas de Inteligencia Artificial (IA), especialmente aprendizaje automático, para mejorar la productividad en el cultivo de microalgas, está desarrollando el académico de la Escuela de Ingeniería Bioquímica de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), Carlos Martínez.
Se trata de “Mejora de modelos dinámicos de sistemas de cultivo de microalgas con aprendizaje autónomo”, un proyecto Fondecyt de Iniciación que tiene como principal objetivo la digitalización de los bioprocesos, es decir, establecer modelos matemáticos de microalgas que tengan alta fidelidad y puedan representar de manera muy precisa su crecimiento. “La idea es que el computador pueda tomar decisiones en base al 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”, explicó Carlos Martínez. A través del análisis 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 de lo que podría ocurrir con los cultivos de microalgas, facilitando la toma de decisiones para controlar el buen estado de la productividad dentro del reactor.
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