La experimentación intensiva en plataformas robóticas de experimentación intensiva para el desarrollo ágil de bioprocesos innovadores se presentará en el marco del Proyecto KIWI Biolab que se desarrolla en la Universidad Técnica de Berlín. Como parte de las actividades que se realizan en el grupo de trabajo en INGAR, el modelado probabilístico causal de biorreactores utilizando técnicas de inteligencia artificial se propone como una alternativa novedosa y efectiva para hacer frente a la incertidumbre derivada de los errores de modelos y técnicas analíticas usadas para caracterizar los estados fisiológicos de los cultivos. Más específicamente, la integración del aprendizaje por refuerzos con inferencia activa se propone como una herramienta clave para abordar la automatización del rediseño on-line de múltiples experimentos en paralelo en el contexto del modelado para optimización.

Como ejemplo demostrativo se usará el conocido caso de estudio de la levadura para pan (Baker´s yeast) con alimentación fed-bach de dos nutrientes (glucosa y nitrógeno), mientras que el objetivo perseguido es maximizar la producción de biomasa. Los resultados preliminares obtenidos son promisorios ya que la metodología desarrollada permite combinar conocimiento fundamental a priori con el apropiado sesgo del contenido informativo de los datos obtenidos.