Digital twins

Un gemelo digital es un modelo que replica un sistema físico para entenderlo, calibrarlo y anticipar su comportamiento antes de actuar sobre el equipo real. Trabajo esta idea aplicada a la operación de bioreactores: reactores donde se cultivan microorganismos para producir proteínas, biocombustibles o metabolitos.

Un caso concreto es el pipeline de la tesis de maestría de Gonzalo I. Barrera Hernández (co-asesorada por mí): E. coli modificada produce una proteína fluorescente naranja (OFP) a partir de glucosa. El reto tiene dos partes —y por eso se resuelve en dos etapas encadenadas con algoritmos evolutivos.

Explóralo

Este gemelo digital corre el pipeline completo en tu navegador, no es una animación:

• Etapa ① · Lote (calibración). No conocemos los parámetros cinéticos del microorganismo. Un algoritmo evolutivo multiobjetivo (tipo NSGA-III) los ajusta para que el modelo reproduzca datos reales de laboratorio en cuatro objetivos a la vez —biomasa, sustrato, producto y oxígeno. Verás los R² acercarse a 1.
• Etapa ② · Lote alimentado (optimización). Con el modelo ya fiel, un algoritmo genético decide cómo alimentar el reactor (S_in) para maximizar la biomasa sin quedarse sin oxígeno (≥ 20%) ni pasarse de volumen (≤ 2 L).

Es un modelo didáctico, no un gemelo calibrado a un reactor específico, pero el pipeline —calibrar con un EA y luego optimizar con un GA— es exactamente el de la tesis. Conecta con mis otras líneas: la optimización multiobjetivo que da vida a la etapa ①.