Art'In Blue: Inteligencia artificial para comprender y dominar los ecosistemas microbianos

Los ciclos del nitrógeno, el fósforo y el carbono son impulsados ​​principalmente por los ecosistemas microbianos. Las microalgas, por ejemplo, fijan el carbono inorgánico mediante la fotosíntesis, utilizando simultáneamente nitrógeno y fósforo inorgánicos. Estos nutrientes fluyen a través de toda la cadena trófica, culminando en el reciclaje y la remineralización por el ciclo bacteriano. Esta intrincada red biológica no lineal se ha imitado e intensificado en los procesos de tratamiento de aguas residuales, y el núcleo del proyecto Art’In Blue reside en una mejor modelización y control de dichos procesos, especialmente mediante la combinación de modelos mecanísticos con aprendizaje automático. Al aprovechar los conocimientos adquiridos mediante el modelado de sistemas de remediación de aguas residuales, podemos mejorar nuestra comprensión de dinámicas microbianas similares, tanto en los procesos de desnitrificación de aguas subterráneas como en los ecosistemas marinos naturales.

En este proyecto, el equipo se centrará en el desarrollo de modelos avanzados para ecosistemas microbianos, con especial énfasis en dos bioprocesos. Además, el objetivo es extender estos modelos a los ecosistemas marinos, aprovechando los conocimientos adquiridos en sistemas controlados para abordar desafíos ambientales más amplios. Estos ecosistemas microbianos son complejos, no lineales y a menudo se caracterizan por múltiples estados estacionarios posibles. Modelar con precisión su dinámica plantea un desafío significativo, lo que dificulta su comprensión, control y optimización. Los avances en Inteligencia Artificial, combinados con una extensa base de datos de monitoreo, ofrecen oportunidades prometedoras para mejorar la representación de modelos y el control del sistema.

Los equipos que participan en Art’in Blue aúnan conocimientos complementarios: sistemas piloto experimentales con tecnologías avanzadas (PUCV, MODELA CFD), extensas bases de datos de monitoreo oceánico (GREENOWL, Inria Chile), modelado avanzado de ecosistemas (GREENOWL) y modelado de bioprocesos (PUCV, MODELA CFD), diseño de algoritmos de aprendizaje automático (Inria Chile, GREENOWL) y teoría de control (GREENOWL).

En Francia: 

• Olivier Bernard, investigador, coordinador del proyecto Art'In Blue, Equipo-proyecto GREENOWL, Centro Inria de la Université Côte d'Azur, Inria

• Walid Djema, investigador, Equipo-proyecto GREENOWL, Centro Inria de la Université Côte d'Azur, Inria

• Francesca Casagli, investigadora, Equipo-proyecto GREENOWL, Centro Inria de la Université Côte d'Azur, Inria 

En Chile: 

• David Jeison, investigador, coordinador del proyecto Art'In Blue, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

• Carlos Martínez von Dossow, investigador, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

• Alvaro Torres, investigador, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

• Luis Martí, investigador, Inria Chile

• Nayat Sánchez-Pi, investigadora, Inria Chile

• Andres Donoso-Bravo, investigador, Modela CFD