Con Inteligencia Artificial mejoran bioprocesos de microalgas con aplicación en la industria
Con Inteligencia Artificial mejoran bioprocesos de microalgas con aplicación en la industria [, =- 1 1 a Un innovador proyecto que utiliza modelos matemáticos tradicionales junto a técnicas de Inteligencia Artificial (lA), especialmente especialmente aprendizaje automático, automático, para mejorar la productividad productividad en el cultivo de microalgas, está desarrollando el académico de la Escuela de Ingeniería Bioquímica Bioquímica de la Pontificia Universidad Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), Carlos Martínez.
Se trata de “Mejora de modelos modelos dinámicos de sistemas de cultivo de microalgas con aprendizaje aprendizaje autónomo un proyecto proyecto Fondecyt de Iniciación que tiene como principal objetivo la digitalización de los bioprocesos, bioprocesos, es decir, establecer modelos matemáticos de microalgas que -1I! en Proyecto de la PUCV apunta a optimizar el cultivo de estos microorganismos utilizados para elaborar alimentos, fármacos, cosméticos y para purificar aguas residuales, entre otros usos. 1 0 0 4 Ç issuu-downloader. com. Con Inteligencia Artificial mejoran bioprocesos de microalgas con aplicación en la industria 4 tengan alta fidelidad y puedan representar de manera muy precisa 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 explicó Carlos Martínez.
A través del análisis de la información información obtenida por sensores que miden el oxígeno disuelto, el dióxido de carbono, la temperatura, temperatura, el PH y la intensidad luminosa luminosa entre otras variables, el modelo matemático podrá predecir los distintos escenarios 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. reactor. “Esta tecnología es útil para cualquier industria que se interese interese en la producción de microalgas. microalgas.
Estas tienen muchos usos y aplicaciones, por ejemplo, en la elaboración de alimentos tanto para humanos como para animales; animales; de hecho, no es extraño encontrar en una farmacia suplementos suplementos alimenticios a base de microalgas como cioreila vulgaris o spirulina; también se utilizan en la producción de cosméticos y de biocombustibies biocombustibies donde tal vez no han tenido tanto éxito pero es debido a la baja productividad. Justamente contar con modelos matemáticos matemáticos precisos nos podría ayudar;1] Siguepágina siguiente;0] rl Li, 1 e. El académico Carlos Martínez, de la Escuela Escuela de Ingeniería Bioquímica de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV,. Viene de J1anterior 1 1 f 1 1 1.
Con Inteligencia Artificial mejoran bioprocesos de microalgas con aplicación en la industria a diseñar estrategias de cultivo que puedan aumentar la productividad productividad detalló Martínez, quien además es académico del doctorado en Ingeniería Bioquímica Bioquímica de la PUCV.
INDUSTRIA 4.0 Esta iniciativa apunta a la digitalización digitalización de los bioprocesos, palabra clave que tiene que ver con la Inteligencia Artificial y la industria del 4.0 también conocida conocida como la Cuarta Revolución Industrial que se refiere a la integración de tecnologías digitales digitales inteligentes en los procesos industriales y de fabricación. La industria del 4.0 implica la interconexión de dispositivos, dispositivos, la automatización, el análisis de grandes cantidades de datos y la Inteligencia Artificial Artificial para crear fábricas inteligentes inteligentes y cadenas de suministro más eficientes.
En este contexto, el proyecto proyecto Fondecyt que lidera el académico de la PUCV pretende hacer modelos matemáticos matemáticos que puedan representar de manera muy precisa el crecimiento de microalgas, microalgas, pensando en un futuro exportarlos a la industria para poder aportar en la digitalización de los bioprocesos. “Estas técnicas de modelación híbrida que combinan modelos clásicos con aprendizaje automático automático sirven para cualquier bioproceso. bioproceso. Durante esta investigación vamos a implementarlas en microalgas, microalgas, pero la idea es extrapolar extrapolar a otros bioprocesos.
De hecho, nos acabamos de adjudicar un proyecto interdisciplinario interno interno de la PUCV en el que vamos a usar técnicas de modelación similares, similares, pero en levaduras para la producción de proteínas recombinantes recombinantes indicó el académico. El proyecto consta de dos etapas. La primera, actualmente actualmente en curso, está enfocada en la recolección de los datos necesarios necesarios para entrenar el modelo. La segunda parte consiste en el entrenamiento de modelos propiamente tal, con la idea de tener un producto funcional en el plazo de dos años. Viene de antej-ior 1 I. wv kL_ puu-cwnodeidn.