Análisis de Bioprocesos Mediante Visión por Computadora y Machine Learning

1. Resumen del Proyecto

Este proyecto propone la evolución del sistema de monitoreo visual (basado en Raspberry Pi y Telegram) hacia una herramienta de análisis inteligente. El objetivo es desarrollar un modelo de Machine Learning capaz de analizar las imágenes capturadas del proceso de fotofermentación para clasificar su estado actual (ej. "Saludable", "Contaminado", "Estrés Nutricional") de forma automática. Este enfoque proactivo permitiría detectar anomalías mucho antes de que sean evidentes a través de mediciones fisicoquímicas tradicionales como el pH, optimizando la operación y previniendo fallos en el reactor.

2. Justificación y Objetivos

En los bioprocesos, los cambios visuales como la turbidez, el color del cultivo o la formación de biopelículas son indicadores tempranos y valiosos del estado del sistema. Sin embargo, su interpretación suele ser cualitativa y dependiente del operario. Este proyecto busca cuantificar estos cambios visuales utilizando IA.

Objetivos Principales:

• Construir un Dataset: Recopilar y etiquetar un conjunto de datos de imágenes del reactor, clasificadas según el estado del proceso (verificado por análisis de laboratorio).
• Entrenar un Modelo de Clasificación: Utilizar una Red Neuronal Convolucional (CNN) para entrenar un modelo que pueda clasificar nuevas imágenes del reactor con una alta precisión.
• Integrar el Modelo: Desarrollar un script en Python que tome las imágenes capturadas por la Raspberry Pi, las envíe al modelo para su análisis y reporte el estado predicho junto con la foto a Telegram.
• Validar el Sistema: Comparar las predicciones del modelo de IA con mediciones de laboratorio para validar su efectividad como herramienta de monitoreo temprano.

3. Metodología y Fases del Proyecto

El proyecto se basa en la infraestructura ya desarrollada y se divide en las siguientes fases:

Fase 1: Adquisición y Etiquetado de Datos

Esta es la fase más crítica. Utilizando el sistema de la Raspberry Pi, se capturarán cientos de imágenes del reactor bajo diferentes condiciones (operación normal, inducción de estrés, etc.). Cada imagen será correlacionada con una medición de laboratorio (ej. concentración de biomasa, pH, producción de gas) y etiquetada con una clase descriptiva.

Fase 2: Diseño y Entrenamiento del Modelo de IA

Tecnologías a Utilizar:

• Lenguaje de Programación: Python.
• Librerías de IA: TensorFlow y Keras para la construcción y entrenamiento de la Red Neuronal Convolucional (CNN).
• Librerías de Análisis: Pandas para la gestión de datos y OpenCV para el preprocesamiento de imágenes (recorte, normalización).

Proceso:

Se diseñará una arquitectura de CNN o se utilizará una pre-entrenada (Transfer Learning con un modelo como MobileNetV2, ideal por su eficiencia) para aprender a distinguir las características visuales sutiles entre las diferentes clases de imágenes. El modelo se entrenará en una computadora local con el dataset recopilado.

Fase 3: Implementación y Validación

Una vez entrenado, el modelo se integrará en el flujo de trabajo existente. El script de la Raspberry Pi se modificará para que, después de tomar una foto, realice una petición a una API (que podría correr en la misma Pi o en otra máquina) donde se aloja el modelo. El resultado de la predicción se añadirá al mensaje de Telegram.

# Ejemplo de mensaje mejorado en Telegram:

# Foto tomada el: 20/06/2025 a las 14:30:15
# Estado Predicho (IA): Proceso Saludable (92% de confianza)

4. Conclusión Esperada

Se espera desarrollar un prototipo funcional que no solo capture imágenes, sino que las interprete, proporcionando un nivel de monitoreo inteligente sin precedentes para un sistema a escala de laboratorio. Este proyecto no solo sería una pieza central innovadora en un portafolio, sino que también sentaría las bases para aplicaciones más avanzadas, como el control de procesos en bucle cerrado basado en visión por computadora, alineándose perfectamente con las tendencias de la Industria 4.0 en la ingeniería química.