Una nueva ola de investigación biotecnológica está utilizando la Inteligencia Artificial para resolver uno de los mayores desafíos de la acuicultura moderna: la limitada digestibilidad de los piensos basados en vegetales. Al integrar la IA con la ingenería genética y metabólica, los científicos están diseñando celulasas – enzimas clave para descomponer la fibra vegetal - “a medida”, lo que promete revolucionar la eficiencia y la sostenibilidad del sector.
Con la presión por reducir la dependencia a la harina de pescado, la industria acuícola ha adoptado masivamente fuentes de proteína vegetales. Sin embargo, los peces y langostinos carnívoros carecen de las enzimas necesarias para asimilar la celulosa de forma eficiente, lo que hace que haya baja asimilación de nutrientes.
La IA se convierte en estos tiempos en una herramienta capaz de aportar valor a la generación de nuevas enzimas, transformando el proceso de descubrimiento y optimización de las celulasas a través de algortimos como el Aprendizaje Automático (Machine Learning), elimina parte del proceso de prueba y error y analiza miles de combinaciones de factores (temperatura, pH, conentración de sustrato, diseño genético) para predecir y modelar la combinación óptima que maximiza la actividad y la estabilidad de la enzima celulasa. Esto acelera el escalado industrial y reduce los costes de producción enzimática.
En segundo lugar, la IA es crucial para diseñar enzimas 'clima-adaptativas'. El cambio climático exige soluciones que funcionen en cualquier entorno, y la IA ayuda a predecir qué modificaciones genéticas crearán celulasas crio-activas (que trabajan eficientemente en aguas frías) y termo-tolerantes (que resisten el calor extremo). Estas enzimas diseñadas con apoyo de la IA aseguran que los peces mantengan su capacidad de crecimiento y asimilación de alimento incluso durante picos de temperatura, blindando la producción ante el estrés ambiental y el cambio climático.
Finalmente, esta tecnología promete llevar la acuicultura a la nutrición de precisión. A largo plazo, la IA permitirá la gestión adaptativa del uso de enzimas. Los sistemas de monitoreo podrán utilizar modelos para predecir la dosis exacta de celulasa necesaria según la composición del pienso, la etapa de vida de la especie y las condiciones ambientales en tiempo real, maximizando la eficiencia y la rentabilidad por tonelada. La IA no es solo una herramienta de big data, sino el motor que está impulsando la biotecnología hacia la creación de un pienso vegetal tan eficiente como los piensos tradicionales.
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