Ahorra tiempo y dinero: predice y mejora los procesos microbiológicos.
Introducción:
La Modelación de Bioprocesos busca aplicar herramientas computacionales y modelos matemáticos para comprender, describir y mejorar procesos microbiológicos con aplicaciones en la industria y el entorno. Tradicionalmente, la identificación y cuantificación de microorganismos se realiza en laboratorio, pero estas metodologías pueden ser costosas, lentas y limitadas en su capacidad para relacionar variables fisiológicas con el crecimiento y comportamiento de los microorganismos.
Mediante la modelación matemática es posible generar respuestas confiables en menos tiempo, almacenar información para investigaciones futuras y diseñar sistemas de predicción aplicables a diferentes escalas de trabajo. El curso introduce el uso de herramientas de libre acceso como Python, que permiten crear modelos descriptivos validados con datos experimentales o de literatura, además de realizar análisis estadísticos de los ajustes.
Esta aproximación abre la posibilidad de optimizar procesos biotecnológicos, implementar sistemas de control más eficientes y explorar el potencial de la microbiología tanto en el aprovechamiento de microorganismos beneficiosos como en la comprensión de aquellos con efectos adversos.
Al finalizar el curso los asistentes estarán en capacidad de:
- Reconocer el vocabulario fundamental en modelado y simulación de bioprocesos
- Comprender los principios de los modelos empíricos, fenomenológicos y semifísicos, incluyendo sus usos prácticos.
- Comprender las técnicas utilizadas en la simulación de procesos industriales y medioambientales.
- Crear y validar modelos matemáticos y descriptivos específicos para el bioproceso seleccionado.
- Examinar cómo las distintas variables y parámetros del sistema a modelar influyen en el bioproceso.
- Modelar modos de operación basados en datos extraídos de literatura.
Al finalizar el curso los asistentes:
- Modelan matemáticamente bioprocesos: aplican modelos que describen y predicen comportamientos en procesos microbiológicos, tanto beneficiosos como patógenos.
- Usan eficazmente herramientas computacionales, como Python, para desarrollar modelos matemáticos robustos y descriptivos, integrando datos de laboratorio y literatura científica.
- Analizan y validan datos microbiológicos utilizando modelos matemáticos, mejorando la comprensión de las relaciones entre los procesos fisiológicos y el crecimiento o supervivencia de microorganismos.
- Aplican conocimientos en la implementación o mejora de procesos industriales y medioambientales mediante modelos matemáticos, adaptándolos a diversas escalas de trabajo.
- Crean modelos predictivos y de control, basados en ajustes estadísticos, que puedan ser implementados en sistemas de control de procesos.
Material de apoyo:
Ejercicios resueltos
Lecciones
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Sesión 1: Modelado y control de bioprocesos