Presentamos una versión revisada y traducida del estudio sobre Optimización Espectral Dinámica para granjas verticales, explicando de forma clara el concepto, la metodología y los resultados, e integrando la visión y servicios de Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad.

Resumen ejecutivo: este trabajo propone un marco de Optimización Espectral Dinámica DSO basado en Aprendizaje por Refuerzo Bayesiano BRL para iluminación LED inteligente en granjas verticales. A diferencia de recetas espectrales estáticas, DSO adapta perfiles de luz en tiempo real según el estado fisiológico de las plantas y las condiciones ambientales, logrando aumentos de rendimiento potenciales de 15-20% y reducciones de consumo energético del 10-15% frente a métodos tradicionales. La solución integra control multiespectral de LEDs, modelos computacionales de fisiología vegetal y un agente BRL que ajusta autónomamente las recetas de luz para maximizar eficiencia fotosintética y rendimiento.

Antecedentes y motivación: la Agricultura en Ambientes Controlados CEA y en particular las granjas verticales permiten producción continua en entornos urbanos, pero dependen fuertemente de la optimización de factores ambientales donde la iluminación es clave. Las recetas espectrales fijas no contemplan las necesidades dinámicas por cultivar ni las variaciones ambientales. Nuestra propuesta DSO cubre esa carencia mediante aprendizaje adaptativo y modelos mecanicistas, ofreciendo una alternativa escalable y automatizada al ajuste manual y a los sistemas de control simples.

Metodología: el sistema DSO consta de tres módulos integrados. 1 Spectral Control System: matriz LED multicanal capaz de regular la intensidad por longitud de onda en el rango visible 400-750 nm. 2 Modelo de fisiología vegetal: modelo mecanicista simplificado que estima eficiencia de uso de luz y acumulación de biomasa. Ejemplos de ecuaciones usadas en el modelo conceptual son e = emax * (1 - exp(-a * I * S)) donde e es eficiencia de uso de luz, emax eficiencia máxima, a coeficiente de absorción, I intensidad y S vector de composición espectral. Producción de carbohidratos CP = e * I * S. Acumulación de biomasa BA = integral de CP dt menos respiración de mantenimiento. 3 Agente BRL: agente que emplea regresión por procesos gaussianos GPR para aproximar la función respuesta de la planta y cuantificar incertidumbre, lo que permite explorar de forma eficiente. La función de recompensa se define como el incremento de biomasa en intervalos temporales y el agente interactúa iterativamente con el control espectral y el modelo fisiológico para refinar recetas de luz.

Diseño experimental: se evaluó DSO en Lactuca sativa en una granja vertical comercial comparando tres tratamientos con 10 repeticiones cada uno: Receta Estática SR receta espectral estándar, Ajuste Empírico ET ajustes manuales por operador, y Optimización Espectral Dinámica DSO sistema BRL. Parámetros ambientales se mantuvieron óptimos y se midieron semanalmente altura, área foliar, biomasa fresca y seca y tasa fotosintética. El agente BRL se entrenó durante 4 semanas y se validó 2 semanas adicionales.

Resultados y análisis: DSO mostró mejoras significativas en acumulación de biomasa frente a SR y ET con significancia estadística p menor que 0.01. Incrementos promedio de 18% en peso fresco y 15% en peso seco respecto a SR. ET mejoró de forma moderada con más variabilidad. El modelo GPR mostró disminución sostenida de la incertidumbre durante el entrenamiento del BRL, indicando convergencia hacia perfiles espectrales efectivos. Además, DSO redujo consumo energético en torno a 12% respecto a SR. Estos resultados sugieren que la combinación de modelado mecanicista y BRL produce recetas espectrales predictivas y eficientes.

Escalabilidad y direcciones futuras: la arquitectura modular permite integrar DSO en infraestructuras existentes de granjas verticales. El agente BRL puede reentrenarse para distintos cultivares y condiciones. A corto plazo la escalabilidad implica desplegar agentes distribuidos por zonas de cultivo. A medio plazo se incorporarán modelos fisiológicos de mayor resolución y datos de fenotipado en tiempo real. A largo plazo se integrará la solución en plataformas cloud para monitorización y control remotos, y se ampliará la optimización dinámica a recursos como agua, nutrientes y CO2.

Aplicaciones prácticas y ventajas: DSO ofrece ventajas competitivas en eficiencia fotosintética, rendimiento y coste operativo. La reducción de consumo energético se traduce en ahorro económico y menor huella ambiental. La adaptación automática reduce la necesidad de intervención humana y favorece la reproducibilidad y la calidad del producto final.

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Conclusión: la Optimización Espectral Dinámica mediante Aprendizaje por Refuerzo Bayesiano representa una vía prometedora para aumentar la eficiencia fotosintética y los rendimientos en granjas verticales, reduciendo al mismo tiempo el consumo energético. La integración de modelos mecanicistas con aprendizaje probabilístico permite decisiones predictivas y adaptativas. Desde Q2BSTUDIO estamos preparados para ayudar a implementar soluciones industriales que combinen control multiespectral, automatización, analítica y ciberseguridad para llevar estos avances del laboratorio a la producción comercial.

Referencias y lecturas recomendadas: trabajos sobre calidad espectral y fisiología fotosintética, estudios de control de iluminación en producción interior, y revisiones sobre procesos gaussianos y aprendizaje por refuerzo bayesiano. Para consultas técnicas o propuestas de colaboración en proyectos de automatización, inteligencia artificial o desarrollo de sistemas a medida contacte con Q2BSTUDIO y explore nuestras capacidades en aplicaciones a medida, soluciones cloud y seguridad digital.