Las microalgas se han consolidado como organismos unicelulares de vital importancia industrial. Su capacidad única para producir lípidos, carbohidratos y compuestos bioactivos las convierte en una materia prima esencial para sectores que van desde la alimentación y los biocombustibles hasta la biorremediación. De hecho, las proyecciones indican que el mercado global de productos basados en microalgas alcanzará los 53.43 mil millones para el año 2026.
Sin embargo, escalar el cultivo de estos microorganismos presenta desafíos significativos. Los sistemas biológicos son intrínsecamente complejos e impredecibles; factores como la luz, la temperatura, el pH y los nutrientes interactúan de formas que a menudo escapan al control de los modelos matemáticos tradicionales o la gestión manual.
Un reciente artículo de revisión publicado en la revista Processes (2025), elaborado por investigadores del Departamento de Biología de la Universidad Soonchunhyang y la empresa AlgaeBio, Inc. (Corea del Sur), analiza cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) están derribando estas barreras. Estas tecnologías no solo gestionan la complejidad biológica, sino que aceleran la optimización de procesos y reducen drásticamente los costos operativos.
Hallazgos clave
- 1 Hallazgos clave
- 2 El desafío de la complejidad en los biosistemas
- 3 Tecnologías principales: Más allá de la teoría
- 4 Optimización de biomasa y lípidos: El «Punto Dulce»
- 5 El rol del IoT y los Gemelos Digitales
- 6 Sostenibilidad y genómica avanzada
- 7 Desafíos y perspectivas futuras
- 8 Conclusión
- 9 Entradas relacionadas:
- Optimización superior: Los modelos de IA superan a los modelos mecanicistas tradicionales en la predicción de crecimiento y condiciones óptimas.
- Automatización total: La integración de IoT permite el monitoreo y control en tiempo real de parámetros críticos (luz, pH, nutrientes) sin intervención humana constante.
- Aumento de rendimientos: Algoritmos específicos han logrado aumentar el rendimiento de biomasa hasta en un 90% en ciertos cultivos experimentales.
- Reducción de costos: Se estima que el mantenimiento predictivo basado en IA puede reducir los costos operativos entre un 12% y un 40%.
- Edición genómica: La bioinformática impulsada por IA facilita la identificación de objetivos genéticos para mejorar cepas mediante herramientas como CRISPR-Cas9.
El desafío de la complejidad en los biosistemas
El cultivo de microalgas no es lineal. A diferencia de bacterias o levaduras, muchas microalgas dependen de la fotosíntesis, introduciendo variables dinámicas como la intensidad lumínica y los ciclos día-noche. Los métodos tradicionales basados en el «ensayo y error» son lentos, costosos y rara vez alcanzan el óptimo biológico.
Aquí es donde la IA, específicamente el Aprendizaje Automático (Machine Learning – ML), transforma la industria al procesar enormes volúmenes de datos históricos y en tiempo real para identificar patrones ocultos y predecir comportamientos.
Tecnologías principales: Más allá de la teoría
Los investigadores destacan varios modelos de IA que están marcando la diferencia:
- Redes Neuronales Artificiales (ANN): Inspiradas en el cerebro humano, capturan relaciones no lineales complejas. Se han utilizado eficazmente para clasificar géneros de microalgas y predecir el crecimiento bajo regímenes de luz variables con mayor precisión que los modelos convencionales.
- Algoritmos Genéticos (GA): Imitan la selección natural para «evolucionar» hacia la mejor solución. Un estudio demostró que el uso de GA para optimizar el medio de Nannochloropsis gaditana aumentó un 23% el rendimiento de ácido eicosapentaenoico (EPA).
- Deep Learning y Visión por Computadora: Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) permiten el monitoreo no invasivo, contar células y detectar estrés en tiempo real sin destruir la muestra.
Optimización de biomasa y lípidos: El «Punto Dulce»
Uno de los hallazgos más relevantes es la capacidad de la IA para gestionar el equilibrio entre crecimiento y producción de metabolitos. A menudo, la acumulación de lípidos (para biocombustibles) requiere estresar el cultivo, lo que detiene su crecimiento.
La IA identifica el equilibrio exacto. Por ejemplo, modelos híbridos han logrado predecir la temperatura óptima para Chlorella sp. (29.55 oC), obteniendo un 15% más de productividad de biomasa frente a los controles. Asimismo, en Nostoc sp., un algoritmo híbrido (CNN-GA) mejoró el rendimiento de biomasa en un asombroso 90%.
El rol del IoT y los Gemelos Digitales
La digitalización requiere hardware conectado. El Internet de las Cosas (IoT) crea una red de sensores que monitorean continuamente temperatura, turbidez, oxígeno disuelto y pH.
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Esta interconexión permite crear Gemelos Digitales (Digital Twins): réplicas virtuales del fotobiorreactor físico. Alimentados por datos en tiempo real, permiten simular escenarios y predecir resultados antes de aplicar cambios físicos, minimizando riesgos y asegurando condiciones óptimas.
Sostenibilidad y genómica avanzada
Las microalgas son herramientas potentes para la captura de CO2. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo ajustan dinámicamente la inyección de CO2, maximizando la fijación de carbono y el tratamiento de aguas residuales.
En genómica, la IA asiste en técnicas como CRISPR-Cas9, analizando grandes datasets para identificar qué genes modificar y así incrementar la producción de lípidos sin afectar la viabilidad celular.
Desafíos y perspectivas futuras
A pesar del avance, existen limitaciones, principalmente la calidad y cantidad de los datos. Los modelos de IA requieren grandes datasets, que a menudo son escasos o inconsistentes en esta industria. Además, existe la dificultad de generalización: un modelo para Chlorella puede no funcionar para Spirulina.
La solución propuesta reside en los modelos híbridos (física + datos) y el «Transfer Learning», que permite adaptar modelos existentes a nuevas especies con menos datos.
Conclusión
La revisión de Rayamajhi y Jung deja claro que la integración de IA e IoT no es una opción futurista, sino una necesidad actual. Estas tecnologías permiten transicionar de un enfoque reactivo a uno predictivo y automatizado. A medida que los sensores se abaraten y los algoritmos evolucionen, la «granja de microalgas inteligente» se convertirá en el estándar indiscutible de la industria.
Referencia (acceso abierto)
Rayamajhi, V., Hussain, M., Shin, H., & Jung, S. (2025). Recent Advances in the Application of Artificial Intelligence in Microalgal Cultivation. Processes, 13(12), 3764. https://doi.org/10.3390/pr13123764
Editor de la revista digital AquaHoy. Biólogo Acuicultor titulado por la Universidad Nacional del Santa (UNS) y Máster en Gestión de la Ciencia y la Innovación por la Universidad Politécnica de Valencia, con diplomados en Innovación Empresarial y Gestión de la Innovación. Posee amplia experiencia en el sector acuícola y pesquero, habiendo liderado la Unidad de Innovación en Pesca del Programa Nacional de Innovación en Pesca y Acuicultura (PNIPA). Ha sido consultor senior en vigilancia tecnológica, formulador y asesor de proyectos de innovación, y docente en la UNS. Es miembro del Colegio de Biólogos del Perú y ha sido reconocido por la World Aquaculture Society (WAS) en 2016 por su aporte a la acuicultura.
