Lunes 09 de Febrero de 2026
Investigadores del Instituto de Investigaciones Marinas (IIM-CSIC) están desarrollando nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial para modelar la fermentación del vino. El proceso de fermentación es fundamental en la producción vinícola y depende de microorganismos vivos, lo que introduce muchas variables y dificulta su control. El grupo de Biosistemas e Ingeniería de Bioprocesos del IIM-CSIC lleva años trabajando en modelos computacionales que ayuden a los bodegueros a predecir el comportamiento de la fermentación y mejorar la calidad del producto final.
Gracias al proyecto Tailored-Wine, financiado por la Agencia Estatal de Investigación, los científicos incorporarán inteligencia artificial a sus modelos actuales. El objetivo es aumentar la precisión de las predicciones y ayudar a la industria a adaptarse a la variabilidad de las materias primas y a los efectos del cambio climático. Según explica Eva Balsa, investigadora principal, el equipo busca entender mejor el metabolismo de las levaduras y cómo gestionan el carbono y el nitrógeno durante la fermentación. La novedad del proyecto radica en combinar modelos basados en conocimientos fundamentales de física, química y biología con herramientas propias de inteligencia artificial, creando así modelos híbridos con mejores capacidades predictivas.
El grupo vigués colabora con el Instituto de Agroquímica y Tecnología de Alimentos (IATA-CSIC) de Valencia, donde se obtendrán los datos experimentales necesarios para alimentar los modelos. Amparo Queral y Eladio Barrio coordinan esta parte experimental en la bodega piloto del IATA. Además, un experto en bioinformática y genética comparativa de levaduras participa para incorporar información genética relevante en los modelos.
Los resultados obtenidos por el IIM-CSIC se validarán posteriormente en la planta experimental del IATA-CSIC en Valencia antes de trasladarlos a la industria. Eva Balsa señala que uno de los aspectos más importantes es analizar cómo afecta la variabilidad en la composición de nitrógeno y carbono de la uva, ya que depende tanto de la variedad como del año, pero también está influida por el cambio climático. Por este motivo, conocer con precisión qué ocurre cuando cambian estos nutrientes es una prioridad para el equipo.
En proyectos anteriores, los investigadores ya habían comenzado a utilizar inteligencia artificial. Recientemente publicaron un artículo científico donde comparan modelos basados únicamente en conocimiento con otros basados solo en inteligencia artificial. Han comprobado que los modelos híbridos resultan útiles cuando no se dispone de información detallada y que entrenar modelos de inteligencia artificial con datos obtenidos mediante conocimiento previo permite alcanzar una precisión similar con mayor rapidez. Esto abre posibilidades para aplicaciones industriales.
De forma paralela al proyecto Tailored-Wine, el equipo ha iniciado otra colaboración público-privada financiada también por fondos estatales. En este nuevo proyecto participan Ramón Bilbao, Bodegas Roda (Haro), un grupo experto en aromas de la Universidad de Zaragoza, la empresa Inconef y Lallemand, multinacional dedicada a la fermentación microbiana. El objetivo es optimizar el uso de levaduras y nutrientes ante los cambios provocados por el cambio climático y facilitar su comercialización.
En fases anteriores, el grupo desarrolló modelos sencillos aplicables a varias variedades de vino y especies de levaduras. Ahora buscan implementar gemelos digitales más detallados en las bodegas, combinándolos con sensores inteligentes y tecnologías hardware aún poco presentes en el sector. El sistema resultante servirá como apoyo a la toma de decisiones en tiempo real para los bodegueros.
Las herramientas digitales desarrolladas tienen aplicaciones más allá del sector vinícola. Según Eva Balsa, estas estrategias pueden aplicarse también a otros procesos biotecnológicos donde se utilizan levaduras, como la fermentación del yogur. Aunque el vino presenta particularidades propias, como la producción de aromas específicos, las técnicas empleadas pueden transferirse a otros ámbitos industriales relacionados con la biotecnología.