Mantener estable el pH en cultivos de microalgas es uno de los principales desafíos para esta industria. Una ligera variación puede reducir la producción, incrementar costes operativos o incluso provocar la pérdida total del cultivo.
Para responder a este problema, un equipo de la Universidad de Almería ha desarrollado una inteligencia artificial capaz de mantener el pH en su valor óptimo incluso en condiciones cambiantes, mejorando la estabilidad del proceso y reduciendo costes.
La innovación ha sido desarrollada por el grupo de investigación de Automática, Robótica y Mecatrónica, que ha aplicado algoritmos de aprendizaje por refuerzo para superar las limitaciones de los sistemas automáticos tradicionales.
El control del pH, un reto crítico en la producción de microalgas
El equilibrio del pH en cultivos de microalgas depende de múltiples factores que cambian constantemente. La luz solar, la temperatura ambiente, el intercambio de gases con el medio acuoso y la propia actividad fotosintética de las microalgas alteran continuamente las condiciones del cultivo.
Estas fluctuaciones convierten el mantenimiento del pH en una tarea especialmente compleja, ya que pequeñas desviaciones pueden afectar al rendimiento y comprometer toda la producción.
Por qué los sistemas convencionales no siempre funcionan
Tradicionalmente, el control del pH se realiza mediante sistemas automáticos basados en reglas fijas. Cuando el pH sube o baja, el sistema aplica una corrección predefinida. Este modelo resulta eficaz en condiciones relativamente estables, pero pierde precisión cuando el entorno cambia de forma imprevisible.
En estos casos, el sistema actúa de forma reactiva y no consigue anticiparse a las variaciones del cultivo.
Una inteligencia artificial que aprende del entorno
En un artículo publicado en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, los investigadores Juan Diego Gil, Antonio del Río Chanona, José Luis Guzmán y Manuel Berenguel plantean una alternativa basada en aprendizaje por refuerzo.
Este modelo permite que la inteligencia artificial aprenda directamente de su interacción con el entorno para optimizar la toma de decisiones. Como explica José Luis Guzmán, “en lugar de seguir reglas fijas, el modelo prueba acciones, observa los resultados y ajusta su comportamiento para mejorar progresivamente”.
Este sistema reproduce una lógica similar a la del aprendizaje humano, basada en experiencia acumulada y adaptación continua.
La IA aprende antes de tomar el control
Aplicar inteligencia artificial directamente sobre un sistema biológico real puede implicar riesgos en sus primeras fases. Para minimizar este problema, el modelo desarrollado por la Universidad de Almería funciona en dos etapas.
En una primera fase, la inteligencia artificial observa el comportamiento de un sistema automático convencional que ya funciona correctamente. Durante tres días aprende cómo reaccionar en distintas situaciones sin intervenir aún sobre el cultivo. Tras esta fase inicial, el sistema comienza a controlar el proceso en tiempo real.
Durante el funcionamiento, la IA decide cómo ajustar variables como la cantidad de CO₂ introducida en el sistema para mantener estable el pH.
Un sistema que mejora continuamente y reduce costes
La innovación no se limita al control en tiempo real. Durante los periodos de inactividad, el sistema analiza los datos obtenidos y sigue perfeccionando su comportamiento, lo que le permite adaptarse progresivamente a nuevas condiciones sin necesidad de reprogramación manual.
Los resultados muestran mejoras claras frente a métodos convencionales. Según explica José Luis Guzmán, “el sistema basado en inteligencia artificial consigue mantener el pH más cerca del valor óptimo de 8 durante más tiempo, reduce las desviaciones y mejora la estabilidad general del cultivo”.
Además, el sistema optimiza el uso de recursos para regular el proceso, disminuye el consumo de CO₂ y logra ahorros económicos en producción de hasta el 60 %.
Aplicaciones más allá de las microalgas
Este avance abre nuevas posibilidades para aplicar inteligencia artificial en otros procesos biológicos y productivos con elevada variabilidad. La tecnología podría trasladarse a sectores como la agricultura en invernadero o sistemas de energía solar, donde las condiciones ambientales cambian continuamente y exigen modelos de control más adaptables.
La investigación propone así una nueva generación de sistemas automáticos capaces de aprender directamente del entorno y responder con mayor eficiencia a escenarios complejos.
El único laboratorio de microalgas a escala industrial
El grupo de Automática, Robótica y Mecatrónica de la UAL es una referencia internacional en el desarrollo de sistemas de control automático para microalgas. Uno de los elementos fundamentales que explican su éxito y que sea invitado a participar en la mayoría de los proyectos europeos de este ámbito científico es su laboratorio.
Este equipo es el único en el mundo en disponer de una instalación de cultivo de microalgas a escala industrial, donde, en colaboración con otros equipos científicos de la UAL, ensayan tecnología con un enfoque aplicado. Su trabajo a lo largo de los últimos veinte años ha sido fundamental para el desarrollo de empresas de su entorno cercano, que hoy día se han convertido líderes internacionales en la producción de soluciones biológicas para Agricultura obtenidas de microalgas.
El tipo de biorreactores, los sistemas de cultivo y los métodos de control empleados han tenido su origen en la instalación compartida por la UAL y el IFAPA.
