Las contaminaciones representan uno de los mayores temores en las plantas de producción de microalgas, porque que pueden llevar todo un cultivo al traste y ocasionar pérdidas de miles de euros.
Las contaminaciones se producen cuando una cepa de microalga ‘salta’ de un biorreactor a donde no es esperada. Y, aunque a la vista de personas no expertas parece un problema menor, provoca que la biomasa obtenida no sea la adecuada para fabricar los productos para los que estaba destinada en un principio.
Hasta ahora, el control de las contaminaciones en plantas de microalgas se realizaba mediante microscopía electrónica, sin embargo, esta técnica requiere un instrumental muy costoso, del que muchos laboratorios no disponen. Esta circunstancia ocasiona que explotaciones renuncien a realizar análisis.
Qué avance revolucionará la producción de microalgas
El equipo de investigación de Automática, Electrónica y Mecatrónica de la Universidad de Almería acaba de presentar una metodología revolucionaria para detectar posibles contaminaciones a un coste muy inferior al de los análisis con microscopio electrónico y que se realiza con un instrumental del que disponen la mayoría de los laboratorios.
Como ocurre muchas veces en el mundo de la ciencia, este avance ha sido fruto de la casualidad. Los investigadores de la Universidad de Almería trabajaban en el desarrollo de una técnica económica, para identificar las variantes de microalgas de un biorreactor. Un sistema de inteligencia artificial, basado en redes neuronales, capaz de reconocer de manera automática la variedad de microalga presente en una muestra, gracias a imágenes tomadas con un espectrómetro.
La sorpresa vino cuando, además de identificar la especie en cuestión, también fue capaz de detectar contaminaciones de otras variedades que habían llegado accidentalmente al biorreactor.
Cómo se ha descubierto la funcionalidad de las imágenes de espectrómetro en microalgas
La funcionalidad añadida de su técnica fue descubierta cuando validaban el funcionamiento del sistema. Observaron resultados inesperados en los análisis, que parecían indicar que en esas muestras había algo extraño. “Así, nos dimos cuenta de que los resultados anómalos se debían, básicamente, a que eran muestras contaminadas por otras cepas de microalgas”, explica José González, autor principal del artículo donde se describe esta innovación, en el que también han participado Martina Ciardi, José Luis Guzmán, Juan Carlos Moreno y Gabriel Acién.
La red neuronal había reconocido el tipo de microalga predominante en esa porción de agua, pero ofrecía dudas de que toda la biomasa algal contenida ahí fuera de la misma especie. Entonces, tras someter las muestras que daban resultados extraños a un análisis de microscopía digital descubrieron que se encontraban contaminadas, es decir, que efectivamente estaba la variedad de microalga esperada, pero también había una o unas variedades más que no estaban para nada previstas.
Cómo se producen las contaminaciones en cultivos de microalgas
En los cultivos de microalgas, sobre todo si se trata de reactores abiertos, suele ser habitual que se produzcan contaminaciones. El propio aire arrastra cepas de microalgas diferentes que se encuentren en la misma explotación. Y esto no es un problema menor, ya que puede acarrear pérdidas en los niveles de producción de la biomasa o, directamente, hacer que el material obtenido no sea adecuado para el uso al que estaba destinado.
“El sistema que hemos desarrollado permite detectar de forma prematura que el cultivo de microalgas no se corresponde con la cepa que se había inoculado en un principio”, afirma el investigador de la Universidad de Almería.
Cómo se va a mejorar este método para detectar contaminaciones en plantas de microalgas
Este grupo de investigación trata de ampliar el rango de información que se puede obtener mediante estos análisis de bajo coste. Tienen previsto incrementar las funciones del algoritmo, a través un entrenamiento con más datos que le lleve a identificar no solamente que en un cultivo hay especies no previstas, sino que también microorganismos y otros elementos que pueden comprometer el éxito de la producción.
El grupo de Automática, Electrónica y Mecatrónica busca nuevas aplicaciones a la combinación de la espectrometría y la inteligencia artificial. Actualmente trabajan en el desarrollo de un sistema automático, para obtener las características del cultivo en tiempo real y poder optimizar la producción. Con esta técnica buscan conocer en cada momento la concentración de microalgas del reactor, así como determinar con mayor precisión el momento adecuado para cosechar.
Estos estudios de inteligencia artificial y espectrometría han tendido un impacto destacado en el ámbito científico de las microalgas, porque plantean una solución sencilla y económica a uno de los problemas más temidos en este sector; que además puede ampliar el rango de aplicación, a medida que se vaya enriqueciendo el algoritmo.
