Modelado y control del proceso de producción de microalgas mediante estrategias de aprendizaje automático

• Pablo Otálora Berenguel ^[1]
  1. [1] Universidad de Almería

     Universidad de Almería

     Almería, España

     
• Localización: VI Jornadas de Doctorado en Informática: 10 de Febrero 2023. Universidad de Almería / coord. por Luis Fernando Iribarne Martínez, Ester Martín Garzón, Manuel Berenguel Soria, 2023, ISBN 978-84-1351-224-2, págs. 119-129
• Idioma: español
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• Resumen

  • La producción de microalgas a nivel industrial es un proceso atractivo debido a sus múltiples aplicaciones, entre las que destaca el tratamiento de aguas residuales. Sin embargo, su marcado carácter biológico genera grandes dificultades a la hora de lograr su optimización. Esto implica la necesidad de grandes esfuerzos, tanto a la hora de obtener modelos descriptivos de diferentes aspectos del sistema, como para desarrollar estrategias de control que logren maximizar la productividad. Ante esta casuística, las técnicas de aprendizaje automático basadas en datos se presentan como una alternativa atractiva para atajar estos problemas. Este tipo de técnicas, cuando se encuentran respaldadas por un volumen suficiente de datos, son capaces de adaptarse muy bien a circunstancias diversas en problemas de elevada complejidad. Esta tesis tiene como objetivo el uso de técnicas basadas en datos para abordar el problema de optimización, modelado y control de la producción de microalgas, validando los resultados obtenidos tanto en simulación como en sistemas de producción reales. Este trabajo presenta los avances logrados en dicha tesis en los cursos 2020/21, 2021/22 y 2022/23.