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España - IA

Investigadores aplican Inteligencia Artificial para automatizar la detección de especies de microalgas de un cultivo

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Palencia 15/02/2019 – Investigadores del Campus de Palencia de la Universidad de Valladolid (UVa) y de la Universidad de Almería (UAl) han desarrollado un sistema basado en redes neuronales capaces de discriminar de forma rápida y automatizada las especies presentes en cultivo de microalgas.

El trabajo de reconocimiento de microalgas, como señalan desde la Agencia Iberoamericana para la Difusión de la Ciencia y la Tecnología (DCYT) se hace actualmente de manera manual para garantizar la calidad de estos cultivos.

En el proceso de cultivo de una especie determinada de microalga, según explica al respecto el investigador de la UVa, Blas Franco, es importante que el cultivo no se contamine con otras especies, por lo que es preciso producirlas de manera controlada. “El interés está en una especie determinada que te da un producto o servicio determinado. Para evitar su contaminación, un operario toma varias muestras del cultivo y va observándolo en el microscopio. Pero esto tarda mucho tiempo y además requiere de operarios muy cualificados para evitar confusiones”, indicó.

El trabajo que ha sido publicado en la revista Algal Research con el título “Monoalgal and mixed algal cultures discrimination by using an artificial neural network” permite por tanto ser una herramienta útil para aproximar la composición de cultivos de algas mixtas.

La técnica desarrollada consiste en tomar una muestra de un cultivo de microalgas y, a través de un colorímetro, obtener su huella espectral. Después, mediante redes neuronales artificiales, se determina que especie o especies componen el cultivo. Las redes neuronales son un área importante dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Se trata de algoritmos matemáticos que se inspiran en el comportamiento de las neuronas y que son capaces de aprender y procesar automáticamente.

Para poder desarrollar este trabajo ha sido preciso la implicación de un grupo multidisciplinar de biólogos e ingenieros.

Para la validación de la red neuronal artificial (ANN) se utilizaron cuatro especies de microalgas Nostoc sp, Scenedesmus almeriensis, Spirulina platensis y Chlorella vulgaris. Los resultados mostraron cómo a través de los estudios de absorbancia, entrenamiento, prueba y validación de ANN se pudo distinguir entre cultivos monoalgales, donde se identificó la especie, y mixtos, de los que se obtuvo una composición aproximada de las espcecies.

Estos resultados, señalan, confirman que la aplicación de firmas espectrales con ANN puede resultar un método adecuado para aproximar la composición biológica de los cultivos de microalgas.

“Los resultados obtenidos son positivos. A partir de la huella espectral y con redes neuronales artificiales es posible discriminar la composición biológica de los cultivos, y así, llevar el control del proceso de producción y poder tomar decisiones más rápidas. Por ejemplo, si se está contaminando el cultivo poder saberlo lo antes posible para tomar las medidas oportunas”, subraya Blas Franco.

Este trabajo se enmarca en un proyecto europeo denominado GREENBIOREFINERY, que trata de desarrollar nuevas estrategias para generar bioproductos de valor a partir de la integración del tratamiento de desechos de la industria cervecera con la producción de biomasa de microalgas y productos derivados. En este contexto, se ha buscado optimizar la producción de microalgas.



Referencia:
Franco, B. M., Navas, L. M., Gómez, C., Sepúlveda, C., & Acién, F. G. (2019). Monoalgal and mixed algal cultures discrimination by using an artificial neural network. Algal Research, 38, 101419.
https://doi.org/10.1016/j.algal.2019.101419

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