- Se abordó aprendizaje automático, modelado multiescala y control biotecnológico
El cuarto Simposio Mexicano de Ingeniería de Sistemas de Procesos (PSE México 2026), con sede en la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), reunió a especialistas de University College Dublin, la Universidad de Waterloo e Imperial College London, quienes presentaron aplicaciones del aprendizaje automático, el modelado multiescala y el control inteligente para mejorar procedimientos químicos, energéticos y biotecnológicos.
El encuentro, que se realizó del 20 al 23 de julio en la Rectoría General, congregó a integrantes de la comunidad científica, docentes, alumnado y miembros de instituciones nacionales y extranjeras. Su programa se encaminó a la transición energética, manufactura sostenible, automatización y formación de profesionales capaces de responder a los desafíos científicos y tecnológicos del siglo XXI.
En la sesión inaugural participaron los doctores Antonio Del Río Chanona, adscrito a Imperial College London; Luis Ricardez-Sandoval, académico de la Universidad de Waterloo, y Sebastián Espinel Ríos, profesor asistente de University College Dublin.
El doctor Del Río Chanona, jefe del grupo de Optimización y Aprendizaje Automático para Ingeniería de Sistemas de Procesos en el Departamento de Ingeniería Química y del Centro de Ingeniería de Sistemas de Procesos, ofreció una introducción a esta herramienta aplicada a la ingeniería química.
A lo largo de su exposición dio a conocer cómo el Machine Learning (aprendizaje automático), rama de la Inteligencia Artificial (IA) que emplea algoritmos para analizar datos, encontrar patrones y hacer predicciones sin seguir reglas fijas programadas a mano puede aplicarse en la especialidad para mejorar actividades industriales en tiempo real, predecir propiedades de nuevos compuestos y anticipar fallas en equipos.
Su investigación combina el desarrollo metodológico de recursos computacionales con implementaciones productivas, en particular en la regulación, perfeccionamiento y escalamiento de bioprocesos, con el propósito de fortalecer la eficiencia y solidez de los modelos de esta industria.
Como codirector del Centro EPSRC (Engineering and Physical Sciences Research Council) para la Formación Doctoral en Tecnología de Síntesis y Reacciones de Nueva Generación (rEaCt), su labor ha sido fundamental en la preparación de investigadores en tecnologías emergentes dentro del sector químico y plataformas productivas.
El doctor Ricardez-Sandoval, titular de la Cátedra de Investigación de Canadá (Nivel II) en Modelado Multiescala y Sistemas de Procesos y profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Química, habló del Recent Advances in Optimal Integration for Chemical Manufacturing and Energy Systems.
En su intervención, enfocó parte de su trabajo que consiste en desarrollar recursos teóricos y de cómputo que permiten analizar y predecir el comportamiento de materiales y operaciones complejas para perfeccionar su diseño, rendimiento y operación, además de compartir sus conocimientos en captura de dióxido de carbono (CO₂), infraestructuras energéticas especializadas y configuración asistida por computadora para catálisis heterogénea.
Su labor científica recurre a la elaboración de modelos para estudiar fenómenos en distintas escalas espaciales y temporales, a nivel nano y por medio del empleo de matemáticas avanzadas, esta rama de la IA y análisis de incertidumbre simula procesos químicos que mejoran el rendimiento antes de destinar recursos físicos.
Por su parte, el doctor Espinel Ríos compartió su experiencia en la formulación de herramientas informáticas de última generación para modelar, perfeccionar y supervisar formulaciones biotecnológicos con modelos matemáticos mecanísticos con inteligencia artificial para hacer más eficiente la industria biotech en la ponencia Control Inteligente en biotecnología: integrando PSE y biología de sistemas.
Ha realizado estancias posdoctorales en Princeton University y en CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation) con proyectos enfocados en la elaboración de metodologías basadas en software de alta precisión para simulación y control asistido por algoritmos orientadas a la transformación digital del sector.