Este artículo presenta una versión adaptada y traducida del estudio sobre la Optimización de la acuicultura en bucle cerrado a través del ciclo dinámico de nutrientes y modelos microbianos predictivos. Se describe un marco novedoso que integra control dinámico del ciclo de nutrientes y modelado microbiano predictivo para sistemas de acuicultura en recirculación, diseñado para estabilizar la química del agua, reducir el uso de reactivos químicos y aumentar la producción de peces.

Resumen ejecutivo: Los sistemas tradicionales de acuicultura en bucle cerrado suelen sufrir inestabilidad en la química del agua y brotes microbianos inesperados debido a una gestión nutritiva imprecisa. El sistema propuesto, denominado DNCPM por sus siglas en inglés Dynamic Nutrient Cycling and Predictive Microbial Modeling, combina datos de sensores en tiempo real, un modelo predictivo de dinámica microbiana y un controlador basado en aprendizaje por refuerzo. En ensayos experimentales se obtuvo un incremento de producción de peces cercano al 30% y una reducción del 95% en el consumo de reactivos químicos al balancear de forma autónoma excreción de nutrientes, actividad microbiana y condiciones ambientales.

Fundamentos teóricos: DNCPM integra tres componentes principales. Primero, una red de sensores en tiempo real que mide temperatura, pH, oxígeno disuelto DO, amonio NH3, nitrito NO2-, nitrato NO3- y sólidos totales en suspensión TSS, con muestreo de alta resolución para capturar cambios rápidos. Segundo, un modelo microbiano predictivo inspirado en las ecuaciones de Lotka-Volterra modificado para simular la dinámica de bacterias heterótrofas y el ciclo de nitrificación. Tercero, un controlador basado en aprendizaje por refuerzo que decide ajustes sobre actuadores como la velocidad de aireación, la dosificación de CO2 y la frecuencia de extracción de sólidos.

Modelo microbiano: La dinámica de la población bacteriana se aproxima con ecuaciones diferenciales de la forma dN/dt = r * N * (1 - N / K) - a * N * X donde N es la densidad de bacterias heterótrofas, r la tasa intrínseca de crecimiento, K la capacidad de carga y a la tasa de asimilación por parte de la biomasa de peces X. La nitrificación se modela mediante relaciones cinéticas entre NH3, NO2- y NO3- con constantes k1, k2 y k3 que describen las velocidades de conversión. Los parámetros r, K, a, k1, k2 y k3 se estiman y adaptan en tiempo real mediante un algoritmo de Mínimos Cuadrados Recursivos RLS para mantener la correspondencia entre modelo y mediciones.

Control por aprendizaje por refuerzo: Un agente DQN Deep Q-Network utiliza como estado las lecturas de sensores más las predicciones del modelo microbiano para el siguiente paso temporal. El espacio de acciones incluye ajustes discretos sobre actuadores, por ejemplo incrementar o disminuir la velocidad del aireador en 10%. La función de recompensa penaliza desviaciones de los rangos saludables de calidad de agua y recompensa el crecimiento de los peces y la eficiencia de alimentación. La actualización de la política sigue la regla de aprendizaje Q n+1 = Q n + alpha * (r + gamma * max_a' Q n (s',a') - Q n (s,a)).

Diseño experimental: El sistema DNCPM se implementó en un sistema de recirculación de 500 galones con Sparus aurata dividido en dos grupos: control con gestión manual tradicional y tratamiento con DNCPM. Durante 60 días se registraron incremento de peso, factor de conversión alimenticia FCR, niveles de NH3 NO2- NO3-, consumo energético de aireadores, consumo de CO2 y frecuencia de extracción de sólidos.

Resultados principales: El grupo DNCPM mostró un aumento medio de peso del 30% con significancia estadística p menor a 0.01, FCR mejorado en 15% y una reducción del 95% en el uso de reactivos químicos. El modelo microbiano alcanzó un error medio RMSE aproximado de 0.1 mg/L en las predicciones de parámetros de agua. El controlador por RL mantuvo la química del agua dentro de rangos óptimos frente a variaciones en alimentación y temperatura ambiental, demostrando control estable y adaptativo.

Implicaciones prácticas: La combinación de sensores en tiempo real, modelado predictivo y control inteligente permite pasar de una gestión reactiva a una gestión proactiva y optimizada. Menor uso de químicos y energía, mayor productividad y reducción del riesgo de brotes microbianos hacen del enfoque DNCPM una alternativa viable para escalado en granjas comerciales y sistemas de investigación.

Escalabilidad y hoja de ruta: A corto plazo se recomienda validar la integración con sistemas de monitorización comerciales y desplegar en instalaciones de 100 a 500 galones. A medio plazo abrir colaboraciones con granjas comerciales para implementar DNCPM en volúmenes de 5 000 a 10 000 galones y desarrollar arquitectura modular. A largo plazo es factible la adopción en instalaciones industriales mayores a 100 000 galones, incorporando sensores avanzados como imagen hiperespectral y algoritmos de control distribuidos para redes de tanques interconectados.

Validación técnica: La verificación combinó validación del modelo con datos experimentales y pruebas de estrés operativo. El ajuste recursivo de parámetros permitió mantener precisión predictiva y la política RL fue evaluada mediante introducción de perturbaciones controladas y medición de la estabilidad de parámetros críticos y crecimiento de los peces.

Limitaciones y áreas de mejora: La eficacia del sistema depende de la calidad de los sensores y de la representatividad del modelo para distintas especies y condiciones ambientales. La transferencia entre especies o sistemas con biomas microbianos muy distintos requerirá recalibración y entrenamiento adicional del agente RL. Futuras mejoras incluyen incorporación de agentes IA especializados, simulación digital twin para entrenamiento fuera de línea y uso de sensores no invasivos para ampliar la observabilidad.

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Conclusión: La optimización de sistemas de acuicultura en bucle cerrado mediante control dinámico del ciclo de nutrientes y modelado microbiano predictivo ofrece una vía efectiva hacia acuicultura sostenible y eficiente. La integración de sensores, modelos adaptativos y control por aprendizaje por refuerzo puede traducirse en aumentos significativos de producción y fuertes reducciones en insumos químicos. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar la transformación digital de explotaciones acuícolas mediante desarrollos a medida, integración cloud y soluciones de inteligencia de negocio que facilitan la adopción de tecnología avanzada en procesos productivos.

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