Un sistema de cultivo de Chlorella sp que combina tecnologías de Internet de las Cosas (IoT), inteligencia artificial (IA) y procesamiento de imágenes eleva la productividad de biomasa un 7,19% en condiciones de luz continua de 24 horas, lo que supera las técnicas tradicionales de ciclo de 12 horas.
El prototipo lo han desarrollado Thananop Tummawai y su equipo de la Universidad de Khon Kaen en Tailandia. Entre otras novedades, utilizan métodos no invasivos basados en imágenes para evaluar el crecimiento sin necesidad de tomar muestras físicas, lo que reduce el riesgo de contaminación y mejora la eficiencia del proceso.
A través de un módulo de cámara ESP32 instalado dentro del fotobiorreactor tubular, captura imágenes de las algas a intervalos de 30 minutos. La cámara está ubicada en un entorno sellado para minimizar la interferencia de luz externa y reflejos, asegurando la claridad y calidad de las imágenes de 33x33 pixeles. Estas se envían a un sistema computacional conectado que las analiza para estimar la densidad de la biomasa a través de la intensidad del color verde. A valores bajos de intensidad indica mayor concentración de biomasa.
El sistema sitúa el cultivo de Chlorella sp en un nivel precomercial que podría ser fácilmente escalable, según los autores del estudio, gracias a la aplicación de tecnologías inteligentes, ofreciendo una solución sostenible para aplicaciones que requieren altas concentraciones de biomasa como las de bioingeniería, alimentación y productos farmacéuticos.
A pesar de los evidentes beneficios, la implementación de esta tecnología avanzada y su integración, pueden requerir una inversión inicial considerable en hardware, sensores, cámaras y sistemas de control automatizado. A los que hay que añadir los costes de desarrollo y mantenimiento de los módulos de aprendizaje automático y software asociado y de energía.