Las predicciones son esenciales para anticipar eventos futuros, mejorar la toma de decisiones y optimizar el uso de recursos. Para lograrlas, nos apoyamos en datos, conocimiento y la observación de patrones. Todos estamos familiarizados con su utilidad en campos como la meteorología o la economía, así como con las dificultades —y, a menudo, frustraciones— que generan sus errores. Si nos centramos únicamente en los sistemas biológicos, entendidos como aquellos en los que participa un ser vivo, la dificultad de anticipar su comportamiento se torna todavía más complicada debido a la complejidad inherente de un organismo vivo. Es aquí donde los gemelos digitales podrían jugar un papel fundamental.
El concepto de gemelos digitales: réplicas virtuales en tiempo real
En relación con la predicción, existen los denominados gemelos digitales: representaciones virtuales de un sistema o proceso real que reproducen sus características mediante modelos matemáticos. A diferencia de los modelos tradicionales, los gemelos digitales reciben continuamente datos de manera masiva en tiempo real a través de sensores y otras fuentes, lo que les permite reflejar en cada momento el estado actual del sistema. Su aplicación resulta muy interesante en sistemas complejos, difíciles de modelizar y de seguir en el tiempo. Gracias a esto, se puede conseguir la monitorización precisa del comportamiento del sistema que, unida a un modelo de predicción, permite implementar en tiempo real las modificaciones oportunas y evaluar cómo influyen en su evolución. En otras palabras, los gemelos digitales permiten analizar y simular el comportamiento del sistema bajo distintos escenarios, apoyados en herramientas de visualización de datos interactivas.
De puertos y países digitales a una crepe perfecta
Ya existen modelos digitales en numerosos ámbitos, desde máquinas y herramientas, hasta infraestructuras. Un ejemplo destacado se encuentra en los Países Bajos, donde se está desarrollando un gemelo digital para las operaciones en el puerto de Róterdam. Este modelo integra la representación del puerto y sus infraestructuras, el movimiento de embarcaciones y las condiciones meteorológicas. Otro caso se encuentra en el océano Pacífico, y el pequeño país insular de Tuvalu que afronta la amenaza de la subida del nivel del mar debido al cambio climático. Por ello, su gobierno ha iniciado la creación de una réplica digital del país. El objetivo es preservar su identidad cultural y geográfica en formato digital, y predecir, planificar y anticiparse a los efectos de las inundaciones y otros impactos ambientales.
Los gemelos digitales también han llegado a la cocina. Un estudio de la Universidad de Zaragoza ha desarrollado una réplica virtual para monitorear en tiempo real la cocción de crepes, combinando redes neuronales con sensores sobre la temperatura del alimento, la pérdida de peso por la evaporación del agua y la evolución del color. De esta forma, estima con gran precisión el momento exacto para voltearla. El resultado puede ser muy útil en cocinas profesionales, donde la repetición exacta de un plato es fundamental, aunque en casa le quita un poco de encanto: parte de la gracia está en quemar alguna crepe y en la incertidumbre de no saber cuándo darle la vuelta.
Del quirófano al océano: sistemas vivos en tiempo real
Retomando los sistemas biológicos, los gemelos digitales podrían ser especialmente útiles, ya que permiten generar modelos predictivos en tiempo real de procesos muy complejos. El reto es mucho mayor que en otros ámbitos: se debe representar digitalmente una realidad basada en elementos vivos, sujetos a cambios constantes, y frecuentemente, con circunstancias para las que no existen datos previos. Aun así, dentro de este campo se han logrado avances. En el campo de la medicina personalizada se están desarrollando los cimientos para generar gemelos digitales en el seguimiento de enfermedades y la adaptación de terapias a cada paciente. También se podrían aplicar en la monitorización y ensayo de cirugías, e incluso se postulan gemelos digitales cardíacos capaces de simular el comportamiento del corazón.
Fuera del ámbito médico, los gemelos digitales también son herramientas en el estudio y control de otros organismos vivos no humanos. En la agricultura de precisión se podría utilizar el monitoreo y control de las condiciones ambientales con el fin de optimizar el crecimiento de los cultivos e incluso diseñar nuevos invernaderos. La Comisión Europea también apuesta por esta tecnología y está impulsando la iniciativa Digital Twins of the Ocean (DTO). El objetivo es replicar las propiedades y comportamientos de los sistemas marinos, desde corrientes y oleajes hasta la vida marina y las actividades humanas, incluyendo sus interacciones en y cerca del mar.
Vinos y otros bioprocesos: su aplicación en la industria alimentaria y biotecnológica
Si volvemos al terreno de la alimentación, como en el caso de las crepes, la conexión con los gemelos digitales resulta clara. Productos como el vino, el pan o la cerveza dependen de la acción de organismos vivos —en este caso, levaduras— para su elaboración. Por tanto, dentro de la biotecnología industrial, farmacéutica y alimentaria, donde se llevan a cabo condiciones industriales complejas, los gemelos digitales también pueden jugar un papel fundamental. En este campo, los procesos se basan en el metabolismo de microorganismos o en cultivos celulares a gran escala para la producción de fármacos y moléculas de interés, como la insulina.
En la industria alimentaria, ya existen proyectos de desarrollo de gemelos digitales en distintos sectores. En el sector vinícola, se han impulsado proyectos europeos de investigación vinculados a empresas privadas para integrar datos masivos y modelizar el metabolismo de las levaduras durante todo el proceso. El objetivo es lograr una producción más sostenible, reducir el consumo energético asociado al enfriamiento del vino, y mejorar su calidad final. Algunos ejemplos han sido DTWINE, liderado por el IATA-CSIC (Valencia) y WINE-PRO, en Eslovenia. Ambos colaboran con bodegas para validar estas tecnologías en entornos industriales y desarrollar interfaces fáciles de usar. Además, DTWINE busca adaptar la producción y la calidad del vino al consumidor —vinos más aromáticos y con menor graduación alcohólica, un desafío creciente debido al calentamiento global—, gracias a su bodega experimental y a simuladores digitales.
Más allá del vino, también se han desarrollado pruebas de concepto con gemelos digitales aplicados a la producción de kombucha y otras bebidas vegetales. La estrategia en todos estos casos es similar: recopilar una gran cantidad de información en condiciones reales y controladas de fermentación microbiana para, posteriormente, trasladar y aplicarlos a bioprocesos industriales.
Además de los ejemplos ya mencionados, los gemelos digitales son prometedores en otros procesos de la industria alimentaria. Su aplicación resulta interesante en contextos con alta variabilidad, ya sea por la estacionalidad de las materias primas empleadas o por la participación de organismos vivos. Ejemplos de ellos son la optimización de congelación de carne, la fermentación de quesos, o la producción de alimentos alternativos y aditivos a partir de microorganismos.
La clave de su utilidad reside en ofrecer un entendimiento holístico del sistema, unificando datos procedentes de biosensores del funcionamiento interno de los organismos vivos (crecimiento, metabolismo), y las condiciones de los equipos y máquinas empleadas (fermentadores, biorreactores). Esto permitiría predecir propiedades fisicoquímicas y biológicas de los alimentos y adaptarse, en tiempo real, a cambios en las preferencias del consumidor.
Los beneficios son claros:
- Acelerar la innovación, simulando nuevas condiciones sin riesgo en la producción.
- Control de procesos en tiempo real y reducción de errores.
- Reducción de costos y escalado inteligente.
- Sostenibilidad, trazabilidad y seguridad alimentaria.
- Calidad constante y mejor adaptación a los mercados.
Retos de los gemelos digitales en la industria biotecnológica
Los gemelos digitales son modelos con un enorme potencial para transformar la industria alimentaria hacia sistemas más eficientes y sostenibles. No obstante, su implementación a gran escala requiere superar diversas barreras técnicas, organizativas y regulatorias. Además, a estos desafíos se suman:
- Altos costos iniciales, asociados a la adquisición de sensores avanzados y plataformas de integración tecnológica que requieren mantenimiento, junto al tiempo necesario para obtener los primeros datos y entrenar el gemelo digital.
- Manejo de grandes volúmenes de datos, que necesitan garantizar su protección y la infraestructura adecuada.
- Dificultad para integrar sistemas diversos: desde sensores avanzados con alta resolución temporal —capaces de detectar variaciones sutiles en el metabolismo, temperatura, pH o crecimiento microbiano— hasta plataformas de simulación y control industrial que permitan predecir el comportamiento lo más rápido posible.
- Requerimiento de personal multidisciplinar altamente cualificado, algo que no siempre está disponible o al alcance.
Y quizá, lo más decisivo sea la escasez de ejemplos prácticos visibles que demuestren las grandes ventajas de invertir en esta tecnología.
Conclusión y perspectivas futuras: equilibrio entre el detalle y la predicción
En conclusión, la transición de los gemelos digitales desde la ingeniería de infraestructuras hacia la biología aplicada abre la puerta a una nueva forma de diseñar, controlar y escalar los procesos biotecnológicos. Aunque aún se encuentra en las etapas iniciales, su potencial es enorme pese a las barreras indicadas.
El desarrollo futuro depende de mejorar los algoritmos de modelización de sistemas vivos, desarrollar biosensores más robustos, y combinar big data con inteligencia artificial para transformar la industria hacia sistemas autónomos, adaptativos y sostenibles. A ello se suma la necesidad de reforzar la investigación básica: comprender mejor los procesos biológicos, integrar datos fenotípicos, y aplicar ese conocimiento in situ para alimentar y mejorar el gemelo digital. Esto será clave, por ejemplo, en el potencial uso de microorganismos como fuente de proteínas alternativas o ingredientes funcionales, donde aún debemos conocer a fondo la regulación metabólica y sus límites, de cara a optimizar la producción de moléculas de interés.
Sin perder de vista el objetivo final: un buen gemelo digital no tiene por qué reproducir con detalle cada aspecto del sistema biológico. Lo esencial es que tenga la suficiente capacidad predictiva en el entorno de uso. Alcanzar ese equilibrio será la base para convertir a los gemelos digitales en una herramienta transformadora en el campo de la biotecnología industrial y de la seguridad alimentaria del futuro.
Referencias
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