Inteligența artificială sprijină cultivarea microalgelor la scară industrială
Microalgele, organisme microscopice care folosesc lumina și dioxidul de carbon pentru a crește, pot fi transformate în ingrediente și hrană pentru animale, pigmenți și potențial combustibili regenerabili. Cultivarea lor eficientă la scară industrială rămâne însă dificilă.
Cercetările privind microalgele au pornit de la potențialul lor pentru producția de biocombustibil. Se explorează modul în care inteligența artificială poate ajuta oamenii de știință să scaleze creșterea microalgelor, în special pentru biocombustibil din specii precum Chlorella vulgaris și Nannochloropsis oculata.
Mii de specii de microalge minuscule sunt abundente în mări, râuri și lacuri. Ele acționează ca producători primari, folosind fotosinteza pentru a converti lumina în proteine, grăsimi, carbohidrați și alți compuși organici.
Microalgele pot fi cultivate în fotobioreactoare, sisteme industriale concepute să ofere condiții adecvate microorganismelor fotosintetice. În timpul cultivării trebuie controlați mai mulți parametri: lumina, temperatura, pH-ul și concentrația de oxigen. Aceștia se influențează reciproc. Lumina insuficientă limitează fotosinteza, iar excesul de lumină provoacă fotoinhibiție, reducând eficiența fotosintetică. Pe măsură ce cantitatea de microalge crește, celulele se umbresc reciproc și reduc lumina disponibilă. Aerarea afectează simultan alimentarea cu dioxid de carbon, eliminarea oxigenului și pH-ul.
Senzori și modele de învățare automată
Senzorii pot măsura continuu temperatura, pH-ul, oxigenul dizolvat, lumina și dioxidul de carbon. Modelele de învățare automată pot analiza datele colectate și pot identifica tipare legate de starea și creșterea culturii.
Metodele de învățare automată au fost deja folosite pentru a prezice creșterea microalgelor și pentru a optimiza condițiile de cultivare. Abordările bazate pe imagini sunt studiate pentru monitorizarea microalgelor fără a depinde doar de prelevarea manuală. Imaginile unei culturi pot fi analizate pentru a estima modificările de biomasă sau densitate.
Unele schimbări biologice sunt mai greu de măsurat continuu. Condițiile care supun microalgele la stres și inhibă creșterea pot apărea înainte de o schimbare clară a culturii. Combinarea măsurătorilor diferiților senzori cu modele de învățare automată poate ajuta la identificarea acestor schimbări. Informațiile obținute pot susține decizii privind alimentarea cu dioxid de carbon, pH-ul și lumina.
Test într-un sistem de cultivare în aer liber
Marea parte a producției de microalge examinate rămâne la scară de laborator sau pilot mică, deși controlul bazat pe inteligență artificială a fost testat și în sisteme de cultivare în aer liber mai mari.
Un studiu din 2026 realizat de cercetători din Almeria, în sud-estul Spaniei, a testat învățarea prin întărire într-un bazin deschis de 80 de metri pătrați folosit pentru cultivarea microalgelor. Bazinul deschis este un sistem de cultivare superficial, în aer liber, în care apa cu microalge circulă prin canale, de obicei cu ajutorul unei roți cu palete.
În acest studiu, sistemul de inteligență artificială a fost conectat la procesul de cultivare și folosit pentru a regla pH-ul prin controlul injecției de dioxid de carbon. Învățarea prin întărire este un tip de învățare automată în care un sistem informatic învață ce acțiuni produc rezultate adecvate. Sistemul de control a folosit măsurători ale temperaturii, luminii solare și oxigenului dizolvat pentru a decide cât dioxid de carbon să adauge. A fost testat timp de opt zile în condiții exterioare variabile, iar cercetătorii au arătat că regulatorul a putut controla procesul răspunzând la schimbările condițiilor de operare.
Limite practice înainte de utilizarea comercială
Înainte ca aceste abordări să fie folosite în mod obișnuit în producția comercială, rămân probleme de rezolvat. Modelele de inteligență artificială depind de date fiabile. Senzorii din fotobioreactoare se pot contamina sau măsurătorile lor pot deriva în timp. Tulpinile de microalge pot reacționa diferit la condițiile de cultivare. Un model dezvoltat pentru o tulpină sau un fotobioreactor poate să nu dea aceleași rezultate în alt sistem.
Îmbunătățirea cultivării nu ține doar de dezvoltarea unui model mai bun de inteligență artificială. Fotobioreactorul, senzorii, tulpina de microalge și condițiile de operare trebuie considerate împreună. Inteligența artificială ar trebui privită ca un instrument suplimentar pentru cercetători și operatori, nu ca o înlocuire a ingineriei de proces convenționale. Ea poate ajuta la analiza unor cantități mari de date de cultivare și la susținerea deciziilor privind ajustarea condițiilor de operare. Prioritatea cercetării va fi recunoașterea și abordarea limitărilor practice care apar la trecerea de la experimentele de laborator spre sisteme mai mari.
