Las floraciones nocivas de macroalgas representan un desafío creciente para la acuicultura sostenible, el turismo costero y la salud pública. Este artículo presenta un enfoque novedoso que combina modelado fluidodinámico de alta fidelidad con técnicas de aprendizaje por refuerzo para predecir la dispersión de las floraciones y gestionar de forma proactiva su mitigación, logrando mejoras significativas frente a los métodos tradicionales.

Resumen del planteamiento: integrando simulaciones CFD con un agente de aprendizaje por refuerzo se puede pasar de una gestión reactiva a una gestión preventiva y dirigida. El sistema propuesto mejora la efectividad de mitigación entre 30 y 50% respecto a prácticas convencionales y abre oportunidades de mercado para tecnologías de control focalizado de floraciones.

Metodología general: el flujo de trabajo consta de tres módulos principales. Primero, un modelo CFD que reproduce las condiciones hidrodinámicas costeras y la dispersión de biomasa algal. Segundo, un agente de aprendizaje por refuerzo basado en Deep Q Network que aprende estrategias óptimas de despliegue de inhibidores acústicos o químicos. Tercero, una tubería integrada de predicción y optimización que conecta la predicción física con la toma de decisiones automatizada.

Modelado CFD: utilizamos herramientas de simulación validadas para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes que describen el movimiento del fluido, junto con la ecuación de advección-difusión para la transporte de concentración algal y una forma modificada de la ecuación de Monod para describir la cinética de crecimiento algal en función de luz, temperatura y nutrientes. La mallado emplea refinamiento adaptativo para mantener alta resolución en regiones con gradientes fuertes de velocidad y concentración. Las condiciones de contorno se actualizan dinámicamente con datos ambientales provenientes de sensores en tiempo real y teledetección para integrar temperatura, salinidad, niveles de nutrientes, batimetría y concentración de clorofila-a.

Representación matemática simplificada: ecuación de continuidad: divergencia de u igual a cero. Ecuación de momento: densidad por derivada temporal de la velocidad y términos convectivos igual a menos gradiente de presión más términos viscosos y fuerzas externas. Ecuación de advección-difusión: derivada temporal de la concentración algal más u por gradiente de concentración igual a difusión más crecimiento menos decaimiento. En esta formulación u representa el campo de velocidades, C la concentración algal, D coeficientes de difusión, G la tasa de crecimiento dependiente de factores ambientales y D prima el coeficiente de decaimiento.

Agente de aprendizaje por refuerzo: el agente DQN interactúa con el entorno CFD y recibe recompensas en función de la reducción del área de floración y del coste asociado al despliegue de inhibidores. Espacio de estado: mapas de concentración algal, vectores de velocidad, niveles de nutrientes y métricas económicas. Espacio de acciones: conjunto discreto de ubicaciones predefinidas y niveles de dosificación para el inhibidor. Función de recompensa: penaliza el área final de la floración y el coste operativo usando factores de peso que balancean eficacia ambiental y coste económico. Arquitectura DQN: convoluciones para procesar entradas espaciales seguidas de capas totalmente conectadas para estimar valores Q, con replay buffer y red objetivo para estabilizar el aprendizaje.

Pipeline integrado: el modelo CFD predice la trayectoria probable de la floración en horizontes temporales de corto a medio plazo, y el agente RL optimiza iterativamente las decisiones de despliegue para minimizar el impacto atendiendo restricciones económicas y ambientales. Esta retroalimentación cerrada permite políticas adaptativas frente a variabilidad hidrodinámica y biológica.

Diseño experimental: se realizaron simulaciones representativas en un estuario con geometría reconstruida a partir de datos batimétricos de alta resolución, usando observaciones históricas para validar trazados de floraciones previas. Se compararon tres escenarios: referencia sin intervención, mitigación tradicional con despliegue fijo y uniforme de inhibidores, y mitigación optimizada por RL. Cada escenario fue ejecutado en 20 iteraciones para asegurar significancia estadística.

Resultados: la estrategia optimizada por RL redujo consistentemente el área de floración entre 30 y 50% frente a la referencia y mostró una mejora en coste-efectividad de 15 a 20%. La precisión predictiva del sistema arrojó un error medio absoluto porcentual aproximado de 12%, lo que indica una capacidad adecuada para planificación operativa.

Verificación y robustez: la validación incluyó comparación frente a eventos históricos, análisis de sensibilidad ante variaciones en luz, temperatura y nutrientes, y pruebas de estabilidad del agente RL en escenarios con incertidumbre. La repetibilidad en múltiples corridas confirma la confiabilidad del enfoque.

Hoja de ruta de escalabilidad: corto plazo 1-2 años integración con sensores en tiempo real y automatización de planificación para granjas de acuicultura de pequeña y mediana escala. Mediano plazo 3-5 años ampliación a regiones costeras más extensas, incorporación de pronósticos meteorológicos y migración a infraestructuras cloud para cómputo escalable. Largo plazo 5-10 años despliegue de sistemas autónomos robóticos para aplicación de inhibidores y extensión del marco RL a múltiples especies y estresores ambientales.

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Conclusión: la integración de CFD y aprendizaje por refuerzo constituye una aproximación prometedora para mitigar floraciones nocivas de macroalgas de forma precisa y económicamente viable. Q2BSTUDIO puede acompañar a clientes en el diseño e implantación de estas soluciones, desde prototipos de I D hasta despliegues productivos en la nube, garantizando además la seguridad y la gestión de datos mediante prácticas avanzadas de ciberseguridad y servicios de inteligencia de negocio.

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