- Un equipo internacional de investigación, con participación de la Universidad de Málaga, optimiza la producción de hidrógeno verde a partir de aguas residuales mediante el uso de IA.
- El nuevo método crea modelos predictivos para mejorar el rendimiento del hidrógeno producido.
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Científicos de los Departamentos de Química Inorgánica e Ingeniería Química de la Universidad de Málaga participan en una iniciativa de colaboración internacional que ha logrado optimizar, a través de inteligencia artificial, el proceso de producción de hidrógeno verde a partir de aguas residuales.
Se trata de un consorcio del que también forman parte investigadores de países como Vietnam, Corea del Sur, India y Taiwan que, además, cuenta con financiación de la empresa ACOSOL, de Fundación Unicaja y de la Agencia Estatal de Investigación (Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades).
El catedrático de la Facultad de Ciencias, Enrique Rodríguez Castellón, explica: “El desarrollo de procesos para el uso y revalorización de las aguas residuales es necesario para mejorar la sostenibilidad de los recursos hídricos y proteger el medio ambiente. El hidrógeno es una materia prima esencial en la industria química y metalúrgica y un vector energético clave en la descarbonización».
El trabajo, que ha sido publicado en la revista científica ‘Energy’, constata que el uso de aguas residuales para producir hidrógeno verde es un proceso sostenible con un gran potencial, puesto que permite ahorrar agua potable, optimizar residuos y contribuir a la disminución del uso de recursos fósiles.
Nuevas formas de creación de modelos productivos
La investigación ha logrado optimizar el rendimiento del proceso, que se lleva a cabo mediante fermentación oscura, un proceso que consiste en usar microorganismos anaerobios para descomponer la materia orgánica presente en el agua residual para producir biohidrógeno. Hasta ahora, este proceso se llevaba a cabo con variables que afectaban a su rendimiento y limitaba su aplicación comercial.
Ahora, con el uso de inteligencia artificial y machine learning, se abre una nueva vía para la creación de modelos predictivos que mejoran procesos químicos como el de la fermentación oscura. “Estos modelos facilitan la identificación y el aprendizaje de patrones, lo que da como resultado una mayor precisión en las predicciones y en el control del sistema”, afirma Rodríguez Castellón.
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Un método innovador para la producción de hidrógeno verde
Mediante el trabajo de este consorcio internacional, se demuestra que es posible el desarrollo de modelos predictivos para el proceso, mejorando el rendimiento, afinando el procedimiento y ahorrando tiempos y costes.
Además, plantea un nuevo método asistido por inteligencia artificial que reemplazaría otros más convencionales, mediante el uso de datos de pruebas del mundo real para construir modelos predictivos. Además, este se ha utilizado para optimizar la recuperación de energía y minimizar los desechos orgánicos del proceso, mejorando su sostenibilidad.
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