Este artículo presenta un enfoque innovador para la filtración autónoma de microplásticos en ambientes marinos que aprovecha estructuras de flujo en remolino inspiradas en la naturaleza y optimizadas mediante aprendizaje por refuerzo profundo. Frente a métodos tradicionales de filtración que suelen ser estáticos, ineficientes y energéticamente costosos, proponemos un sistema que emula mecanismos de alimentación por filtración de organismos como las mantarrayas y las ballenas barbadas, generando trampas de vórtice altamente eficientes que son controladas por un agente de aprendizaje por refuerzo que ajusta dinámicamente los parámetros de flujo según el análisis en tiempo real de las condiciones del agua. El diseño predice un incremento aproximado del 30 por ciento en la eficiencia de captura de microplásticos respecto a métodos pasivos actuales, con potencial de impacto significativo en la restauración de ecosistemas costeros y la reducción de la contaminación marina, además de abrir un mercado estimado en torno a 5.000 millones de dólares en los próximos 5 a 10 años.

Visión general del sistema: El sistema propuesto se compone de tres módulos integrados: un generador hidrodinámico, una red de sensores para detección y clasificación de microplásticos, y un agente de control basado en aprendizaje por refuerzo profundo. El generador hidrodinámico utiliza una matriz de aletas ajustables y actuadores colocados estratégicamente para producir flujos en remolino controlados. La red de sensores combina contadores ópticos de partículas y algoritmos de procesamiento de imágenes para monitorizar el flujo y caracterizar partículas según tamaño, forma y reflectancia espectral. El agente de DRL integra los datos en tiempo real y adapta la configuración de las aletas para maximizar la captura de microplásticos minimizando el consumo energético.

Unidad de generación hidrodinámica y diseño bioinspirado: El diseño se basa en los mecanismos de alimentación que crean remolinos en organismos filtradores. El elemento central es una matriz de aletas con ajuste independiente de inclinación y ángulo, que genera patrones de vórtice dentro de una cámara cilíndrica. La estructura principal de vórtice utilizada es una aproximación tipo Rankine, que genera una región central de baja presión que atrae agua circundante y las partículas en suspensión. Vórtices secundarios contrarrotantes se introducen para desviar partículas de mayor tamaño hacia el vórtice primario, mejorando la eficiencia de retención. El radio efectivo del vórtice se ajusta dinámicamente en función de la concentración de microplásticos detectada en tiempo real.

Detección y clasificación de microplásticos: La red de sensores integra contadores ópticos de partículas para obtener la distribución de tamaños y cámaras con procesamiento de imagen para identificar forma y reflectancia espectral, lo que facilita la discriminación entre microplásticos y materia orgánica natural. La fusión de datos aplica modelos de clasificación probabilística que combinan las características medidas para estimar la probabilidad de que una partícula sea microplástico, y estos resultados alimentan al agente de control para priorizar acciones de optimización.

Agente de control por aprendizaje por refuerzo profundo: El agente emplea Proximal Policy Optimization para aprender políticas de control que ajustan la configuración de las aletas. El espacio de estados incluye concentración de microplásticos, velocidad de flujo y niveles de turbulencia tomados por los sensores. El espacio de acciones contempla cambios en la inclinación y ángulo de cada aleta. La función de recompensa pondera la tasa de captura frente al consumo energético, buscando maximizar la captura efectiva mientras se minimizan costes operativos. Mediante iteraciones en simulación y validación experimental, el agente optimiza la política p de acciones dada la observación del estado para maximizar la recompensa acumulada esperada.

Diseño experimental y análisis de datos: Para el desarrollo se empleó un entorno de simulación CFD basado en OpenFOAM con método de volúmenes finitos y un modelo de fase discreta para el seguimiento de partículas. Estas simulaciones permitieron evaluar el comportamiento hidrodinámico y la trayectoria de microplásticos bajo múltiples configuraciones de aletas. La validación hardware incluyó un prototipo impreso en 3D con aletas ajustables y cámaras de alta velocidad para visualización de flujo. Los ensayos en laboratorio utilizaron microplásticos sintéticos de distintos tamaños y densidades para medir tasas de captura en condiciones controladas. Los datos experimentales se analizaron con pruebas estadísticas para confirmar la significancia de las mejoras obtenidas y con técnicas microscópicas y espectroscópicas para verificar composición y ajustar algoritmos de clasificación.

Escalabilidad y plan de implementación: En el corto plazo (1–3 años) se plantea el despliegue de unidades piloto en entornos costeros controlados y en puntos de confluencia de ríos y estuarios, integrándolas con infraestructuras de tratamiento de agua existentes. En el medio plazo (3–5 años) se escalarían unidades de mayor tamaño para operación en mar abierto, con autonomía energética mediante paneles solares y respuesta a oleaje. A largo plazo (5–10 años) se visualiza una red global de unidades autónomas optimizadas por aprendizaje continuo, capaces de integrarse en corredores marítimos y zonas costeras, y de proporcionar mapeo en tiempo real de densidad de microplásticos mediante fusión de datos satelitales y sensores locales.

Resultados y conclusiones: Las simulaciones y pruebas de prototipo indican un aumento alrededor del 30 por ciento en la eficiencia de captura respecto a filtros pasivos tradicionales, validando la combinación de diseño bioinspirado, modelado CFD y control adaptativo mediante DRL. El enfoque ofrece una solución prometedora, adaptable y potencialmente sostenible para mitigar la contaminación por microplásticos, aunque su implementación masiva exigirá optimización adicional en robustez, costes y suministro energético.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Nuestro equipo desarrolla software a medida y aplicaciones a medida orientadas a resolver retos complejos mediante soluciones escalables y seguras. Ofrecemos servicios de implementación de inteligencia artificial para empresas, creación de agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio con herramientas como power bi, además de proporcionar ciberseguridad y pruebas de intrusión para proteger infraestructuras críticas. Si su proyecto requiere modelos de IA personalizados o integración en la nube, en Q2BSTUDIO diseñamos soluciones completas y a medida que incluyen asesoría, desarrollo, despliegue y mantenimiento. Conozca nuestros servicios de inteligencia artificial y cómo podemos adaptar agentes IA a su caso de uso visitando inteligencia artificial para empresas y descubra opciones de infraestructura y despliegue en la nube en servicios cloud aws y azure.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Estas competencias nos permiten abordar proyectos como la optimización de sistemas de filtración autónoma mediante IA, integrar capacidades de análisis avanzado y asegurar la operación con prácticas de ciberseguridad robustas, entregando soluciones integrales orientadas a la innovación y la sostenibilidad marina.

Contacto y próximos pasos: Si desea explorar una colaboración para desarrollar un prototipo, implementar pilotos costeros o integrar capacidades de inteligencia de negocio y análisis de datos en proyectos ambientales, Q2BSTUDIO ofrece equipos multidisciplinares capaces de transformar investigación avanzada en productos funcionales y escalables. Trabajemos juntos para convertir tecnologías bioinspiradas y algoritmos de aprendizaje por refuerzo en soluciones reales que protejan los océanos y generen valor económico y social.