Diseñamos plataformas biotecnológicas inteligentes 4.0

Optimizamos Biorreactores y Plantas de Producción mediante Ingeniería Asistida por Computadora, Gemelos Digitales e Inteligencia Artificial. Experiencia internacional liderando proyectos en Europa, América y Australia.

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Métricas en Tiempo Real · BIOREACTOR-01 LIVE

+35%

Eficiencia Operacional

−60%

Tiempo de Escalamiento

Tiempo Real

Modelamiento Físico-IA

pH7.20

O₂92%

T °C37.0

µ d⁻¹0.45

CFD · 3DFEA · OKPID · AUTOTWIN · SYNC

APLICACIONES

Soluciones computacionales avanzadas para cada tipo de bioproceso.

Fotobiorreactores de Microalgas

Modelamiento de fotobiorreactores abiertos y cerrados, impulsados por modelos dinámicos de fotosíntesis para maximizar el rendimiento de tu producción.

Eficiencia Fotosintética 88.2%

Intensidad Solar 450 µmol/m²/s

Escala: Laboratorio, Piloto e Industrial

🧪

Reacciones Enzimáticas

Modelamiento de reactores enzimáticos continuos y por lotes, acoplados con modelos cinéticos dinámicos para predecir y optimizar la estabilidad del biocatalizador.

Conversión de Sustrato 98.1%

Velocidad de Reacción 1.4 mM/s

Escala: Laboratorio, Piloto e Industrial

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Fermentación de Levaduras

Ingeniería avanzada para fermentación industrial. Maximizamos el rendimiento de tus bioprocesos optimizando la agitación, la temperatura y el metabolismo celular, desde el laboratorio hasta la escala industrial.

Rendimiento Etanol 94.2%

Agitación 320 RPM

Escala: Laboratorio, Piloto e Industrial

🧬

Bacterias Recombinantes

Diseño de biorreactores de alta eficiencia para microorganismos recombinantes. Optimización de la transferencia de gases y estrategias de alimentación para acelerar el crecimiento celular y maximizar la productividad.

Oxígeno Disuelto (DO) 40.5%

Densidad Óptica (OD600) 125.4 OD

Escala: Laboratorio, Piloto e Industrial

RUTA DE DESARROLLO

Dinámica de Fluidos Computacional (CFD)

Malla: 8.5M Celdas Modelo: Navier-Stokes (RANS)

99.8% Supervivencia Celular

1.2 Pa Límite Cizalla

Integridad Mecánica

Norma: ASME Sección VIII Material: SS316L

2.5x Factor de Seguridad

10⁷ Ciclos de Fatiga

Laboratorio de Automatización Clásica e Instrumentación

Hardware: Siemens S7-1500 Bucle: PID Adaptativo

< 100ms Tiempo de Respuesta

99.5% Estabilidad de Variable

Acoplamiento de Modelos Biológicos y Redes Neuronales Predictivas

Framework: PyTorch / Surrogate Cinética: Monod-Haldane

2.4ms Latencia IA

98.4% Precisión Cinética

Control Autónomo impulsado por Machine Learning

Algoritmo: Deep Q-Network Entorno: TensorFlow Borde

+35.2% Rendimiento

-22.0% Ahorro Energético

Gemelo Digital de Equipo (Equipment Twin)

Filtro: Kalman Extendido Predicción: Anomalía Dinámica

48h Horizonte de Falla

97.8% Densidad Virtual

Orquestación y Gemelo Digital de Planta (Plant Twin)

Protocolo: MQTT / OPC-UA Integración: MES / ERP

+15.5% Eficiencia Global

0% Zonas Cuello Botella

Simulador Sandbox de Bioprocesos

Selecciona un bioproceso y ajusta los parámetros. El modelo cinético resolverá la dinámica al instante.

Tipo de Proceso

Velocidad de Mezcla 1.5 m/s

Bajo flujo causa sedimentación; alto flujo genera muerte celular.

Intensidad Lumínica 600 µmol/m²/s

Intensidades extremas causan fotoinhibición.

Inyección de CO₂ 2.5 %

La falta de carbono limita la fotosíntesis.

Tasa de Crecimiento (µ)

0.45 d⁻¹

Fijación de CO₂

1.82 g/L/d

Eficiencia del Sistema

82 %

Trabajemos Juntos

Convertimos la complejidad biotecnológica en decisiones certeras. Simulación avanzada, gemelos digitales e IA al servicio del escalamiento.

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Contacto Directo

cristian@sigmareactor.tech · +56 994947963

Cristian Inostroza, PhD

Fundador y Director

Ingeniero Agroindustrial · Magíster en Mecánica Computacional · PhD en Biotecnología y Bioprocesos Industriales · Diplomado en IA y ML.

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Artículos Científicos Destacados

Respaldados por investigación publicada en revistas de alto impacto internacional.

Journal of Hunan University Natural Sciences · 2025

Eggs with higher antioxidant content caused by biotechnological development of microalgae in cage-free hens

Juan P. Díaz Vega, K. Lobos, N. Inostroza, C. Díaz Cancino, F. & F.G. Acién

DOI: 10.55463/issn.1674-2974.52.1.9 →

Latin American Journal of Aquatic Research · 2024

Estimation of design parameters of the Fibonacci-type photobioreactor 5000 L

J. Díaz, C. Inostroza, & F. Acién

DOI: 10.3856/vol52-issue1-fulltext-3040 →

Journal of Applied Phycology · 2023

Optimization of thin-layer photobioreactors integrating fluid-dynamic and photosynthesis rate aspects

C. Inostroza, Š. Papáček, J.M. Fernández-Sevilla, F.G. Acién

DOI: 10.1007/s10811-023-03050-8 →

Journal of Applied Phycology · 2023

Use of Airfoils for Enhancement of Photosynthesis Rate of Microalgae in Raceway

C. Inostroza, J. Dávila, S. Román, J.M. Fernández-Sevilla, F.G. Acién

DOI: 10.1007/s10811-023-02996-z →

Process Biochemistry · 2023

Yield and production cost of Chlorella sp. culture in a Fibonacci-type photobioreactor

J. Pablo, C. Inostroza, F.G. Acién

DOI: 10.1016/j.procbio.2023.03.028 →

Process Biochemistry · 2022

Uses of electro-coagulation-flocculation (ECF) for the pre-concentration of microalgae biomass

C. Inostroza, N. El Bahraoui, R. Rivera-Tinoco, F.G. Acién

DOI: 10.1016/j.procbio.2022.09.012 →

Algal Research · 2021

Improvement of real-scale raceway bioreactors for microalgae production using CFD

C. Inostroza, A. Solimeno, J. García, J.M. Fernández-Sevilla, F.G. Acién

DOI: 10.1016/j.algal.2021.102207 →

Applied Biochemistry and Biotechnology · 2021

Scale-up of a Fibonacci-Type Photobioreactor for the Production of Dunaliella salina

J.P. Díaz, C. Inostroza, F.G. Acién

DOI: 10.1007/s12010-020-03410-x →

Process Biochemistry · 2019

Fibonacci-type tubular photobioreactor for the production of microalgae

J.P. Díaz, C. Inostroza, F.G. Acién

DOI: 10.1016/j.procbio.2019.08.008 →