Una herramienta de IA agiliza el desarrollo de biorreactores: las simulaciones son hasta 10 000 veces más rápidas
Esta herramienta de código abierto puede utilizarse para aplicaciones que van desde la fermentación y la producción de polímeros hasta el secuestro de CO₂, la fabricación de celdas de batería y los gemelos digitales.
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El control de los biorreactores industriales a gran escala es una de las tareas más complejas de la industria de procesos. En estas plantas, a menudo de enormes dimensiones, las más mínimas variaciones de temperatura, valor de pH o contenido de oxígeno determinan el éxito o el fracaso de un proceso. Un equipo de investigación interdisciplinar de la Universidad Técnica de Graz (TU Graz), dirigido por Stefan Radl, del Instituto de Tecnología de Procesos y Partículas, ha presentado ahora, en la publicación «Chemical Engineering Science», el conjunto de herramientas de software CLARA, que permite simular los procesos en los reactores 10 000 veces más rápido. Al mismo tiempo, los cálculos son tan precisos que los resultados de la simulación pueden utilizarse en la práctica para controlar plantas a gran escala, por ejemplo, en la fermentación, el aprovechamiento energético de la biomasa o la producción de polímeros. La solución se desarrolló y financió en el marco del proyecto DigiBioTech, liderado por la TU Graz.
CLARA (CLustering AlgoRithm Austria) automatiza la creación de modelos de orden reducido (ROM) mediante métodos de aprendizaje automático no supervisado. Esto permite calcular de forma más eficiente las reacciones detalladas y los procesos de transporte de masa en flujos complejos. «Hasta ahora, para los cálculos se han utilizado principalmente simulaciones basadas en la dinámica de fluidos computacional (CFD)», explica Stefan Radl, «que, aunque son muy precisas y detalladas, también requieren un gran esfuerzo computacional. Las simulaciones que representan procesos reales que duran días o semanas pueden tardar meses en calcularse».
Agrupación de datos
El núcleo de CLARA es un proceso de agrupación respaldado por IA. Millones de puntos de datos procedentes de simulaciones CFD más breves se agrupan automáticamente en un número manejable —entre cinco y 50— de zonas interconectadas, conocidas como compartimentos. Lo que antes había que hacer manualmente y con gran experiencia, ahora está automatizado y es matemáticamente preciso. Incluso con flujos multifásicos complejos, en los que se mezclan flujos de material sólido, líquido y gaseoso en el biorreactor, se mantiene la precisión.
La ventaja de este enfoque radica en la drástica reducción de la complejidad de los modelos que hay que calcular, mientras que los datos resultantes siguen siendo muy informativos. Esto significa que se conservan efectos físicos importantes a pesar del gran aumento de la velocidad de cálculo. Por ejemplo, las zonas muertas del biorreactor con mezcla insuficiente o las áreas con elevadas fuerzas de cizallamiento pueden seguir teniéndose en cuenta de forma fiable. El intercambio de especies entre las fases gaseosa y líquida también se modela de forma realista, lo que constituye un factor decisivo para los procesos biotecnológicos.
Se mantiene la precisión
Se prestó especial atención a garantizar la coherencia física. Los modelos simplificados suelen adolecer de imprecisiones en el balance de masas. Por ejemplo, cuando un organismo crece en un biorreactor, llega un momento en el que necesita más gases y otros nutrientes. Los modelos simplificados no son muy concluyentes en este aspecto, especialmente a gran escala. Por este motivo, los investigadores de la Universidad Técnica de Graz desarrollaron algoritmos para optimizar los ROM que garantizan una conservación constante de la masa. Las validaciones iniciales, realizadas mediante pruebas analíticas de referencia y datos detallados de CFD, confirman su alta precisión.
«Las posibles aplicaciones de CLARA son muy diversas y abarcan desde reactores para la captura de CO₂ hasta procesos en la producción de celdas de batería», afirma Stefan Radl. «La tecnología ofrece un potencial especialmente grande para el desarrollo de gemelos digitales capaces de mapear y optimizar procesos en tiempo real. Ahora estamos poniendo CLARA a disposición como herramienta de código abierto en un repositorio público. Se incluyen todas las funciones probadas y vamos introduciendo gradualmente nuevos desarrollos». CLARA ya se está utilizando en el marco de una tesis doctoral en el centro COMET BEST y en la empresa derivada de la Universidad Técnica de Graz (TU Graz), SimVantage.
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