Resumen ejecutivo Este artículo presenta una metodología novedosa para predecir el rendimiento de disruptores ultrasónicos mediante el análisis automatizado de patrones de cavitación. Combinando imagen de alta velocidad, redes neuronales convolucionales profundas y un modelo de escalamiento basado en principios físicos, se logra una mejora sustancial en la precisión de predicción de la eficiencia de disrupción a través de variaciones en propiedades del fluido y condiciones de operación, con potencial de incrementar la eficiencia del proceso entre 20 y 30 por ciento y reducir drásticamente la optimización por ensayo y error.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones completas que abarcan desde el diseño de software a medida hasta despliegues seguros en plataformas cloud como AWS y Azure, pasando por servicios de inteligencia de negocio y consultoría en IA para empresas. Nuestros equipos integran experiencia en agentes IA, Power BI y prácticas avanzadas de ciberseguridad para entregar proyectos robustos y escalables.

Introducción La cavitación, entendida como la formación, crecimiento y colapso implosivo de microburbujas, genera fuerzas localizadas de alta energía aprovechables en lisis celular, dispersión de nanopartículas y procesamiento de materiales. Predecir con precisión el rendimiento de un disruptor ultrasónico es complejo debido a la interacción entre propiedades del fluido, frecuencia ultrasónica, amplitud, geometría y parámetros de pulso. Este trabajo se centra en la subárea de la homogenización de nanopartículas lipídicas LNP, crítica en la fabricación de vacunas de ARN mensajero, proponiendo un flujo de trabajo basado en análisis de patrones de cavitación en tiempo real y un modelo predictivo de escalamiento.

Adquisición de patrones de cavitación Empleamos imagen schlieren de alta velocidad a 10 000 fps o más para capturar patrones de cavitación dentro de la cámara del disruptor. Un montaje óptico optimizado con deflector tipo knife edge y cámara CMOS de alta resolución reduce la distorsión y maximiza la relación señal-ruido. Se adquieren múltiples planos de imagen simultáneamente para reconstrucción 3D del campo de cavitación. Los disruptores operan en modo pulsado entre 20 kHz y 50 kHz con duty cycle entre 10% y 30% para minimizar el calentamiento y la degradación térmica de LNP.

Análisis mediante CNN Las imágenes de cavitación alimentan una red neuronal convolucional preentrenada y afinada, basada en arquitectura ResNet50, entrenada con más de 10 000 imágenes de cavitación obtenidas bajo formulaciones de LNP y condiciones diversas. La CNN cuantifica características clave: densidad de burbujas, distribución de tamaños, intensidad de colapso y morfología del patrón, empleando un esquema multirama que integra información espacial y temporal para mejorar la precisión. La salida del modelo se representa como un vector de estado O = BD, BSD, BCI, PM donde BD es densidad de burbujas en bubbles por mm3, BSD la distribución por rangos de tamaño, BCI la intensidad de colapso estimada y PM la clasificación morfológica del patrón.

Modelo predictivo de escalamiento Un modelo de escalado propietario, inspirado en la ecuación de Rayleigh Plesset y extendido para incorporar parámetros de dinámica de fluidos y acústica, predice la eficiencia de disrupción en función de la salida de la CNN y parámetros operativos como frecuencia, amplitud y duty cycle. La función de escalamiento E = f BD, BSD, BCI, PM, Freq, Amp, Duty aproxima la reducción media del diámetro de LNP y la eficiencia de encapsulación. Una red neuronal superficial adicional calibra la predicción del modelo físico para corregir desviaciones empíricas, mejorando la precisión mediante entrenamiento supervisado con resultados experimentales.

Diseño experimental Se realizaron experimentos con un disruptor benchtop Hielscher UP200H (20 kHz, 200 W) y una geometría de punta estándar. Se procesaron formulaciones de LNP representativas de vacunas mRNA, variando frecuencia, amplitud, duty cycle y temperatura. Los patrones de cavitación se registraron y analizaron por la CNN y la eficiencia de disrupción se midió por dispersión dinámica de luz DLS. El plan experimental siguió una metodología Taguchi para explorar el espacio de variables con un número reducido de corridas y optimizar la eficiencia de emulación.

Resultados y discusión La CNN alcanzó una tasa de identificación de características de cavitación del 95% con confianza elevada en clasificación y cuantificación. El modelo de escalamiento mostró una correlación robusta con los resultados experimentales con R2 aproximado a 0.92. La integración del análisis por CNN y el modelo de escalamiento permitió reducir hasta tres veces el número de ensayos experimentales necesarios para optimizar parámetros frente a métodos tradicionales. Además, el sistema predice con fiabilidad la influencia de variaciones en formulaciones de LNP en la eficiencia de disrupción, facilitando el cribado rápido de formulaciones.

Escalabilidad e implementación A corto plazo proponemos integración en flujos de trabajo de fabricación de LNP para optimización de procesos y control de calidad. A mediano plazo planeamos una plataforma basada en la nube que ofrezca análisis de patrones de cavitación en tiempo real y modelado predictivo para disruptores ultrasónicos en múltiples industrias. A largo plazo la visión incluye sensores avanzados y bucles de control automáticos para disruptores autooptimzantes que se adapten en tiempo real a variaciones de proceso. Q2BSTUDIO apoya la adopción mediante servicios cloud y arquitecturas escalables sobre AWS y Azure que garantizan disponibilidad y seguridad operativa.

Aplicaciones prácticas y servicios complementarios Este enfoque es aplicable en biotecnología, fabricación de nanomateriales y procesado avanzado de materiales. En Q2BSTUDIO complementamos la solución con servicios de inteligencia de negocio, tablero Power BI y agentes IA para monitorización y toma de decisiones, integrando datos experimentales y operativos en pipelines reproducibles que aceleran la innovación y reducen costes operacionales.

Conclusión La combinación de imagen de alta velocidad, análisis automatizado por CNN y un modelo de escalamiento calibrado ofrece una solución práctica y escalable para optimizar disruptores ultrasónicos, especialmente en el contexto de homogenización de LNP para vacunas mRNA. Q2BSTUDIO está capacitada para desarrollar implementaciones personalizadas, desde el despliegue de modelos de inteligencia artificial hasta el desarrollo de aplicaciones a medida, ciberseguridad, servicios cloud y soluciones de inteligencia de negocio que permiten llevar esta investigación a producción con garantías de calidad y seguridad.

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