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Laboratório de Microalgas

Modelo de Otimização de Crescimento de Microalgas

Linha do tempo

  • Coleta de Dados

    Concentrações e resultados estruturados.

  • Treinamento

    Modelo preditivo treinado.

  • Análise

    Elementos de impacto identificados.

  • Insights

    Influência ambiental interpretada.

  • Otimização

    Condições futuras estimadas.

Contexto

O laboratório realizava experimentos com diferentes composições de substratos para analisar o desenvolvimento das microalgas em variados ambientes químicos. Cada experimento gerava: - Dados de concentração química - Imagens das amostras - Nível final de desenvolvimento observado

Desafio

Identificar quais elementos químicos realmente impactavam o crescimento exigia análises manuais complexas. A quantidade de variáveis dificultava: - Comparação entre experimentos - Identificação dos fatores de sucesso - Previsão de condições ideais futuras

Solução

Desenvolvemos um modelo de machine learning treinado com: - Dados químicos - Imagens das amostras - Resultados de desenvolvimento O modelo prevê o crescimento esperado e permite análise reversa para identificar quais elementos contribuíram para melhores resultados.

Impacto

  • Previsão do desenvolvimento das microalgas
  • Identificação dos principais elementos de crescimento
  • Redução de experimentação por tentativa e erro
  • Design de substratos orientado por dados

Resultado

O laboratório passou a estimar quais ambientes químicos têm maior probabilidade de gerar crescimento ideal — transformando experimentação em otimização guiada.

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