Inteligencia artificial y fermentación: aplicaciones, artículos de investigación y análisis de tendencias

Autores/as

  • Hugo César Enríquez García Department of industrial biotechnology. Research Center and Assistance in Technology and Design of Jalisco´s State (CIATEJ). 800 normalistas avenue, Guadalajara, Jalisco, Zip code 44270, Mexico. https://orcid.org/0000-0003-1678-4850
  • Fernando de Jesús Salcedo Medina University of Guadalajara, Tonalá University Center (CUTONALA), Nuevo Periférico Avenue No. 555, Ejido San José Tateposco, Zip code. 45425, Tonalá, Jalisco, Mexico. https://orcid.org/0009-0005-9208-4313
  • Juan Carlos Mateos Díaz Department of industrial biotechnology. Research Center and Assistance in Technology and Design of Jalisco´s State (CIATEJ). 800 normalistas avenue, Guadalajara, Jalisco, Zip code 44270, Mexico. https://orcid.org/0000-0002-6723-6654

DOI:

https://doi.org/10.37636/recit.v8n4e423

Palabras clave:

Inteligencia artificial, Fermentación, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Fermentación en precisión, Pronóstico

Resumen

La inteligencia artificial (IA) es una fuerza transformadora en diversos sectores industriales, y los procesos de fermentación están siendo cada vez más optimizados mediante su aplicación en la producción de alimentos, productos farmacéuticos, químicos y biocombustibles. Esta investigación tiene como objetivo realizar un análisis de publicaciones y proyecciones para esclarecer la relación sinérgica entre la IA y la fermentación dentro del contexto más amplio de esta intersección del conocimiento. Se llevó a cabo un análisis exhaustivo de publicaciones utilizando las bases de datos Web of Science (WoS) y Scopus, con el fin de caracterizar las autorías más relevantes, la distribución geográfica y las principales afiliaciones institucionales, así como cuantificar la producción científica asociada a la intersección entre IA y fermentación. Además, se realizó una previsión de series temporales utilizando el método de suavizamiento exponencial triple (TES), con el fin de predecir las tendencias de publicaciones hasta el año 2030. También se llevó a cabo una revisión bibliográfica integral sobre diversas aplicaciones recientes en el ámbito de la IA y la fermentación. Este estudio contribuye al esclarecer las tendencias globales en la aplicación y en la investigación de alto impacto que caracterizan esta intersección específica del conocimiento. Nuestros hallazgos indican una trayectoria de crecimiento sustancial y sostenido en la producción científica y el impacto de citaciones relacionados con la convergencia entre la IA y la fermentación. Se proyecta que esta tendencia continuará hasta 2030, lo que representa un crecimiento estimado del 48% entre 2024 y 2030. China e India se posicionan como los principales contribuyentes y financiadores en este campo. La categoría “Biotecnología y Microbiología Aplicada” constituye aproximadamente un tercio de los artículos publicados en la base de datos WoS, mientras que “Ingeniería Química”, “Bioquímica” e “Ingeniería” representan la mayor cantidad de artículos publicados en la base de datos Scopus.

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Citas

[1] A. Florea, A. Sipos, and M. C. Stoisor, “Applying AI Tools for Modeling, Predicting, and Managing the White Wine Fermentation Process,” Fermentation, vol. 8, no. 4, p. 137, 2022. doi: 10.3390/fermentation8040137.

[2] K. Itto-Nakama et al., “AI-based forecasting of ethanol fermentation using yeast morphological data,” Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry, vol. 86, no. 1, pp. 125–134, 2022. doi: 10.1093/bbb/zbab188.

[3] J. Wu, C. C. Wu, and C. S. Liao, “Novel Lactobacillus Fermentation Prediction Using Deep Learning,” in 2021 7th International Conference on Applied System Innovation (ICASI), 2021, pp. 54–57. doi: 10.1109/ICASI52993.2021.9568412.

[4] A. K. Pandey et al., “Machine learning in fermentative biohydrogen production: advantages, challenges, and applications,” Bioresource technology, vol. 370, p. 128502, 2023. doi: 10.1016/j.biortech.2022.128502.

[5] L. Mazzeo and V. Piemonte, “Fermentation and biochemical engineering: principles and applications,” in Studies in Surface Science and Catalysis, vol. 179, Elsevier, 2020, pp. 261–285. doi: 10.1016/b978-0-444-64337-7.00015-x.

[6] T. Keshavarz, “Fermentation- Industrial Control of Fermentation Conditions,” in Encyclopedia of Food Microbiology (Second Edition), Academic Press, 2014, pp. 762–768. doi: 10.1016/B978-0-12-384730-0.00108-7.

[7] J. L. Legras, D. Merdinoglu, J. M. Cornuet, and F. Karst, “Bread, beer and wine: Saccharomyces cerevisiae diversity reflects human history,” Molecular ecology, vol. 16, no. 10, pp. 2091–2102, 2007. doi: 10.1111/j.1365-294X.2007.03266.x.

[8] S. A. Siddiqui et al., “An overview of fermentation in the food industry-looking back from a new perspective,” Bioresour. Bioprocess., vol. 10, no. 1, p. 85, 2023. doi: 10.1186/s40643-023-00702-y.

[9] J. P. Tamang and N. Thapa, “Beneficial Microbiota in Ethnic Fermented Foods and Beverages”, in Good Microbes in Medicine, Food Production, Biotechnology, Bioremediation, and Agriculture, F. J. de Bruijn, H. Smidt, L. S. Cocolin, M. Sauer, D. Dowling, and L. Thomashow, Eds. Wiley, 2022, pp. 130–148. DOI: 10.1002/9781119762621.ch11.

[10] T. A. Ewing et al., “Fermentation for the production of biobased chemicals in a circular economy: a perspective for the period 2022–2050,” Green Chemistry, vol. 24, no. 17, pp. 6373–6405, 2022. doi: 10.1039/d1gc04758b.

[11] N. Fackler et al., “Stepping on the gas to a circular economy: accelerating development of carbon-negative chemical production from gas fermentation,” Annu. Rev. Chem. Biomol. Eng., vol. 12, no. 1, pp. 439–470, 2021. doi: 10.1146/annurev-chembioeng-120120-021122.

[12] FAO, “Cell-based food and precision fermentation,” 2024. Accessed: July 2024. [Online]. Available: https://www.fao.org/food-safety/scientific-advice/asuntos-transversales-y-emergentes/cell-based-food/es/

[13] L. Zhang, J. Ling, and M. Lin, “Artificial intelligence in renewable energy: A comprehensive bibliometric analysis,” Energy Reports, vol. 8, pp. 14072–14088, 2022. doi: 10.1016/j.egyr.2022.10.347.

[14] L. Espina-Romero et al., “Which Industrial Sectors Are Affected by Artificial Intelligence? A Bibliometric Analysis of Trends and Perspectives,” Sustainability, vol. 15, no. 16, Art. no. 16, 2023. doi: 10.3390/su151612176.

[15] J. A. Nichols, H. W. Herbert Chan, and M. A. Baker, “Machine learning: applications of artificial intelligence to imaging and diagnosis,” Biophysical reviews, vol. 11, pp. 111–118, 2019. doi: 10.1007/s12551-018-0449-9.

[16] B. Mahesh, “Machine learning algorithms-a review,” Int. J. Sci. Res. (IJSR), vol. 9, no. 1, pp. 381–386, 2020. doi: 10.21275/ART20203995.

[17] L. Ma, M. Earles, N. Wisuthiphaet, J. Yi, and N. Nitin, “Accelerating the Detection of Bacteria in Food Using Artificial Intelligence and Optical Imaging,” Applied and Environmental Microbiology, 2023. doi: 10.1128/aem.01828-22.

[18] L. Munyanyi, “The Integration of Artificial Intelligence in Optimizing Food Supply Chain Management: Opportunities, Challenges, and Implications,” presented at the International Business Conference, 2024. [Online]. Available: at:https://internationalbusinessconference.com/wp-content/uploads/2024/10/CP177-Munyanyi-Integration-of-Artifical-Intelligence-final-corrected.pdf](https://internationalbusinessconference.com/wp-content/uploads/2024/10/CP177-Munyanyi-Integration-of-Artifical-Intelligence-final-corrected.pdf.

[19] A. Shrestha and A. Mahmood, “Review of deep learning algorithms and architectures,” IEEE Access, vol. 7, pp. 53040–53065, 2019. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2912200.

[20] S. Nevo et al., “ML for flood forecasting at scale,” arXiv preprint arXiv:1901.09583, 2019. doi: 10.48550/arXiv.1901.09583.

[21] S. A. Alsheibani, Y. Cheung, C. Messom, and M. Ahosni, “Winning AI Strategy: Six-Steps to Create Value from Artificial Intelligence,” in AMCIS 2020 Proceedings, 2020, pp. 1–10. Accessed: [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/326836031.pdf

[22] S. Alsheibani, C. Messom, and Y. Cheung, “Re-thinking the competitive landscape of artificial intelligence,” 2020. Accessed: [Online]. Available: https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/items/a421ac9a-765f-457d-98af-f70eb1767810

[23] C. Xiao and J. Sun, “Deep Neural Networks (DNN),” in Introduction to Deep Learning for Healthcare, Cham: Springer International Publishing, 2021, pp. 41–61. Accessed: [Online]. Available: https://play.google.com/store/books/details?id=0D9OEAAAQBAJ&source=gbs_api.

[24] A. Masood and K. Ahmad, “A review on emerging artificial intelligence (AI) techniques for air pollution forecasting: Fundamentals, application and performance,” J. Clean. Prod., vol. 322, p. 129072, 2021. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.129072.

[25] J. Xia, J. Liu, and Y. Zhuang, “Opportunities and challenges for fermentation optimization and scale-up technology in the artificial intelligence era,” Sheng wu Gong Cheng xue bao= Chinese Journal of Biotechnology, vol. 38, no. 11, pp. 4180–4199, 2022.

[26] T. Vinestock, M. Short, K. Ward, and M. Guo, “Computer-aided chemical engineering research advances in precision fermentation,” Current Opinion in Food Science, vol. 58, Art. no. 101196, Jul. 2024. DOI: 10.1016/j.cofs.2024.101196.

[27] A. Amore and S. Philip, “Artificial intelligence in food biotechnology: trends and perspectives,” Front. Ind. Microbiol., vol. 1, p. 1255505, 2023. doi: 10.3389/finmi.2023.1255505.

[28] R. Nian, J. Liu, and B. Huang, “A review on reinforcement learning: Introduction and applications in industrial process control,” Computers and Chemical Engineering, vol. 139, Art. no. 106886, Aug. 2020. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2020.106886.

[29] C. S. Yee et al., “Smart Fermentation Technologies: Microbial Process Control in Traditional Fermented Foods,” Fermentation, vol. 11, no. 6, Art. no. 323, Jun. 2025. DOI: 10.3390/fermentation11060323.

[30] R. Asar et al., “Understanding the Functionality of Probiotics on the Edge of Artificial Intelligence (AI) Era,” Fermentation, vol. 11, no. 5, p. 259, 2025. doi: 10.3390/fermentation11050259.

[31] P. Nettesheim, P. Burggräf, and F. Steinberg, “Applications of machine learning in the brewing process: a systematic review,” Discover Artificial Intelligence, vol. 4, no. 1, p. 80, 2024. doi: 10.1007/s44163-024-00177-6.

[32] N. E. A. El-Naggar, R. A. Hamouda, and N. Elshafey, “Artificial intelligence-based optimization for extracellular L-glutaminase free L-asparaginase production by Streptomyces violaceoruber under solid state fermentation conditions,” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, p. 29625, 2024. doi: 10.1038/s41598-024-77867-9.

[33] F. Villarreal, Introducción a los Modelos de Pronósticos. Univ. Nac. del Sur, 2016, pp. 1–121.URL: https://www.matematica.uns.edu.ar/uma2016/material/Introduccion_a_los_Modelos_de_Pronosticos.pdf

[34] N. Van Eck and L. Waltman, “VOS viewer manual,” 2022. Accessed: [Online]. URL: https://www.vosviewer.com/documentation/Manual_VOSviewer_1.6.18.pdf

[35] A. A. Pereira et al., “Precision fermentation in the realm of microbial protein production: State-of-the-art and future insights,” Food Research International, vol. 115527, 2024. doi: 10.1016/j.foodres.2024.115527.

[36] Grand View Report, “Precision Fermentation Market Size | Industry Report 2025-2030,” 2024. Accessed: [Online]. Available: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/precision-fermentation-market-report

[37] S. Wainaina and M. J. Taherzadeh, “Automation and artificial intelligence in filamentous fungi-based bioprocesses: A review,” Bioresource Technology, vol. 369, p. 128421, Feb. 2023. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.12842.

Publicado

2025-11-03

Cómo citar

Enríquez García, H. C., Salcedo Medina, F. de J., & Mateo Díaz, J. C. (2025). Inteligencia artificial y fermentación: aplicaciones, artículos de investigación y análisis de tendencias. Revista De Ciencias Tecnológicas, 8(4), 1–18. https://doi.org/10.37636/recit.v8n4e423

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