La convocatoria CTI Proyectos en red financia investigaciones de alto impacto, de interés económico, social y/o ambiental de la región Centro-Norte Litoral. Ese es el caso de la investigación que propusieron Pablo González y Matías Gerard, que buscan desarrollar un sistema informático que utilizará la inteligencia artificial para mejorar diferentes procesos como la generación de biocombustibles o la gestión de residuos. González es docente de la Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas (FBCB-UNL) e investigador del CONICET; mientras que Gerard es docente de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH-UNL e investigador del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i), CONICET-UNL).
Actualmente los sistemas que se utilizan en nuestra región para estos procesos productivos son importados, requieren personal altamente especializado y no pueden ser adaptados, son cerrados. Este proyecto propone un sistema abierto, de menor costo, local por lo que promueve la creación de empleo tecnológico.
Va a favorecer principalmente a PyMEs y grupos de investigación locales.
El equipo está conformado por científicos del Departamento de Física de la Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas (expertos en procesos enzimáticos), de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (especialistas en digestión anaeróbica), del Instituto de Lactología Industrial (expertos en procesos fermentativos), y el SINC(i) (especialistas en IA).
El proyecto fue uno de los 12 ganadores del financiamiento conjunto de UNL y de la Provincia de Santa Fe, que otorgó 11 millones de pesos para su desarrollo, y un plazo de 18 meses para su ejecución.
Solución de problemas
Los sistemas comerciales disponibles, además de su elevado costo por ser mayormente importados, requieren personal altamente especializado y tienen arquitecturas cerradas que limitan su adaptación a necesidades específicas. Esto representa una barrera tecnológica para el desarrollo de la biotecnología regional, afectando la competitividad de sectores estratégicos como la producción de bioenergía, y bioproductos de alto valor agregado, por ejemplo, proteínas recombinantes, alimentos fermentados, bioinoculantes, bioplásticos, entre otros. Este proyecto propone desarrollar un sistema integral para el estudio y caracterización de bioprocesos, combinando hardware de bajo costo con modelos de inteligencia artificial.