Este artículo presenta un sistema novedoso, cerrado y basado en inteligencia artificial para optimizar formulaciones de nutrientes en la producción de biomasa de Hermetia illucens larvas de mosca soldado negro BSF. A diferencia de métodos tradicionales que dependen de ensayo y error empírico o formulaciones fijas, nuestro sistema ajusta dinámicamente la composición del alimento en función de métricas de crecimiento larvario en tiempo real y análisis bioquímicos, sugiriendo un aumento proyectado del 25 por ciento en rendimiento de biomasa y una reducción del 15 por ciento en insumo de residuos.

La solución aprovecha aprendizaje por refuerzo acoplado a análisis bioquímicos de alta capacidad para generar un protocolo de suministro de nutrientes autooptimizado adaptable a distintos flujos de residuos orgánicos, mejorando sustancialmente la viabilidad económica de la valorización de residuos con BSF. La innovación clave radica en el bucle de retroalimentación de nutrientes NFL que integra datos bioquímicos con un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para control en lazo cerrado del desarrollo larvario.

Introducción: El reto global de gestión de residuos orgánicos y la creciente demanda de fuentes proteicas sostenibles requieren soluciones innovadoras. Las larvas de H. illucens constituyen una plataforma eficiente de bioconversión, transformando residuos en proteína de alto valor, fertilizante y otros bioproductos. No obstante, maximizar la producción de biomasa larvaria sigue siendo un cuello de botella ligado a la calidad y cantidad del sustrato. Las formulaciones tradicionales suelen ser subóptimas y poco sensibles a los procesos metabólicos finos que gobiernan la captación de nutrientes.

Proponemos un marco llamado Nutrient Feedback Loop NFL basado en aprendizaje por refuerzo para optimizar de forma exhaustiva formulaciones de nutrientes en producción de BSF. Esta técnica permite adaptar mezclas de sustratos imperfectas y variables, facilitando la utilización de corrientes industriales heterogéneas y aumentando la fiabilidad del suministro de biomasa.

Metodología: El sistema integra tres módulos principales: Automated Feeding System AFS que distribuye formulaciones individuales de nutrientes en múltiples contenedores; Biochemical Analysis Unit BAU que realiza HPLC acoplado a espectrometría de masas para análisis en tiempo real de tejido larvario y frass; y Reinforcement Learning Controller RLC que emplea un agente Deep Q Network DQN para afinar iterativamente la estrategia de alimentación.

AFS: Es un sistema de bombas peristálticas multi canal capaz de suministrar hasta diez soluciones nutritivas distintas a caudales programados. Las soluciones incluyen macronutrientes proteína carbohidratos lípidos micronutrientes vitaminas minerales y fuentes de fibra, preparados mediante protocolo estandarizado y combinados según instrucciones del RLC.

BAU: Toma muestras automáticas de tejido larvario y frass a intervalos predefinidos durante el ciclo de crecimiento para cuantificar perfiles de aminoácidos composición de ácidos grasos y contenido mineral. Los datos se normalizan por masa larvaria para controlar la variabilidad de crecimiento.

RLC: El controlador utiliza un agente DQN cuya representación de estado incorpora biomasa larvaria actual edad de las larvas concentraciones de nutrientes en la formulación y biomasa objetivo. El espacio de acciones permite ajustes incrementales de cada componente nutritivo dentro de límites preestablecidos. La función de recompensa combina incremento de biomasa composición del frass y coste de nutrientes, con coeficientes de ponderación optimizados mediante técnicas bayesianas. El agente actualiza sus estimaciones Q mediante la regla clásica del DQN que equilibra la recompensa inmediata y la recompensa futura con factores de aprendizaje y exploración adecuados, permitiendo que el sistema explore nuevas formulaciones y explote las mejoras comprobadas.

Diseño experimental: Se realizaron experimentos con protocolo estandarizado de cría de BSF en condiciones controladas 28 grados Celsius 75 por ciento humedad ciclo lumínico 12 12 durante 21 días para cubrir el ciclo larvario completo. Se comparó el NFL frente a dos controles: formulación fija y ajustes manuales por parte de investigadores. Métricas de desempeño incluyeron rendimiento de biomasa por contenedor composición del frass y relación de conversión de alimento FCR. El análisis estadístico se efectuó mediante ANOVA y pruebas t para evaluar diferencias significativas entre grupos.

Resultados: El NFL superó tanto la formulación fija como los ajustes manuales, con un aumento estadísticamente significativo del 25 por ciento en rendimiento de biomasa y una mejora del 12 por ciento en FCR. Los análisis bioquímicos indicaron una optimización en la utilización de nutrientes con mayor contenido proteico y lipídico en la biomasa y menor carga de nutrientes en el frass.

Discusión: Los resultados demuestran la eficacia del enfoque NFL para ajustar dinámicamente formulaciones en respuesta a la composición variable de residuos. La capacidad del RLC para adaptarse a flujos de sustrato fluctuantes permite procesar muestras impuras y heterogéneas, representando un cambio de paradigma frente a métodos manuales y estáticos. La aplicación de RL en procesos agroindustriales posibilita automatización escalable y reducción de la carga operativa humana.

Hoja de ruta de escalabilidad: Corto plazo implementación piloto en instalaciones de cría para operación continua y recolección de datos. Medio plazo integración de visión por computadora para monitorización automática de densidad larvaria y refinamiento adicional de la función de recompensa. Largo plazo despliegue distribuido del NFL en múltiples centros con aprendizaje colaborativo y adaptación en tiempo real a variaciones regionales de sustrato y clima, creando una capa meta NFL que incorpore información externa como normativa local fuentes de sustrato y dinámica de mercado.

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Impacto y perspectivas: La optimización automatizada de nutrientes mediante aprendizaje por refuerzo no solo mejora rendimiento y eficiencia sino que amplía la capacidad de integrar corrientes de residuos variables, favoreciendo modelos de economía circular. La combinación de software a medida desarrollo de agentes IA servicios cloud y ciberseguridad permite desplegar soluciones robustas y seguras en el entorno industrial. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar organizaciones desde el prototipo hasta la producción, ofreciendo soporte en automatización de procesos integración de sensores y análisis avanzado para maximizar el retorno de inversión.

Conclusión: El bucle de retroalimentación nutricional basado en aprendizaje por refuerzo representa una solución robusta y escalable para optimizar la producción de biomasa de larvas de mosca soldado negro. El sistema mejora el aprovechamiento de residuos orgánicos y la rentabilidad del proceso. Si desea explorar cómo adaptar esta tecnología a su operación o desarrollar una solución a medida puede conocer nuestros servicios de software a medida y aplicaciones a medida ofrecidos por Q2BSTUDIO especialistas en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA y power bi.

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