Simplemente agrégale agua...

"En serio, Paul, pon el doble de volumen inicial de caldo de fermentación y le sacarás un 10 % más de rendimiento al reactor", supliqué.

Paul, el director de desarrollo de fermentación, me miró con cara de duda. En sus ojos se reflejaba cierto grado de interés escéptico. Tenía cara de decir "aquí vamos de nuevo, tu con tus ideas descabelladas que habrás sacado a saber de dónde". Pero Paul, que tiene una mente irremediablemente abierta, al final dijo: "Claro, por qué no. Te pongo el doble de fermento para el próximo lote de 12 rondas de dos litros. Si no funciona, pues será otra oportunidad para reírme de ti".

Bueno, esto último no lo dijo. Es demasiado bueno para decir eso.

Unas semanas después, Paul sacó los datos de las rondas. "Pues parece que ha funcionado. ¿Qué te parece?".  Unos meses después, la empresa tenía en marcha reactores de 200 000 l con el doble de caldo de fermentación inicial y una producción un 5-10 % más alta en periodos de dos semanas.

Una mejora operativa de cientos de miles de dólares por lote, simplemente agregándole agua.

He tenido la suerte de disfrutar de unos pocos momentos de epifanía científica, y este es uno de los más memorables. No da para titulares, pero es un ejemplo perfecto del valor de los datos como activos, del impacto que tienen los métodos estadísticos de siempre y de la fuerza de los modelos de primer principio. No hubo IA moderna ni un genio inescrutable. Fue cuestión de aplicar los métodos de toda la vida para diseñar experimentos, hacer análisis de regresión y modelización por ecuaciones diferenciales. Además, fue posible gracias a la colaboración de colegas dispuestos a poner a prueba el acceso inesperado a un conjunto de datos agregados de una calidad y accesibilidad inusitadas y de un buen puñado de horas con JMP.

Una mejora operativa de cientos de miles de dólares por lote, simplemente agregándole agua.

El modelo que hay detrás de esta predicción no era complejo: había menos de 10 ecuaciones que describían la fisiología del fermento y las dinámicas del reactor. La magia estaba en el corazón del asunto: la relación empírica entre el metabolismo de la cepa y la tasa de transferencia de oxígeno del reactor extraída de una regresión lineal aplicada a 500 experimentos históricos de fermentación de alta calidad. Unas semanas antes, un talentoso científico de fermentación, Jake, había presentado unas fermentaciones con un comportamiento peculiar. Observó una relación extraña entre la entrada de oxígeno y el rendimiento de la cepa. Esto llevó a una hipótesis, que se validó rápidamente con los 500 experimentos históricos. Luego llevamos a cabo varios experimentos multifactoriales para confirmar la relación.

Me sentía como si hubiera dado con la Piedra Rosetta. Podía hacer los experimentos de dos semanas en dos segundos.  Podía recorrer el área de parámetros. Podía poner mis hipótesis a prueba al instante.

A continuación, usé JMP para montar un modelo estadístico rápido del metabolismo vs. acoplamiento de oxígeno a partir de estos estudios de Diseño de experimentos. Entonces, pasé el modelo a la simulación del reactor que teníamos montada. Era la pieza que faltaba. Añadir esa relación al modelo nos daba una simulación casi perfecta del rendimiento de cepa.

Con una confianza renovada, empecé a probar con las condiciones simuladas del reactor. Era emocionante para un loco de la modelización como yo. Me sentía como si hubiera dado con la Piedra Rosetta. Podía hacer los experimentos de dos semanas en dos segundos.  Podía recorrer el área de parámetros. Podía poner mis hipótesis a prueba al instante. Esa noche me fui a la cama sintiendo como si pudiera ver el latido de una célula de levadura. Como si la levadura fuera yo, y yo fuera levadura.

En algún momento me vino la idea de probar cambiar el volumen inicial del reactor. No recuerdo bien si fue a propósito o por accidente, pero los resultados fueron contundentes. Solamente agregando agua, sin más cambios, se obtenía más producto en el mismo tiempo. En retrospectiva, la razón era obvia. Pero a veces necesitamos datos, estadísticas y matemáticas para despejar el ruido y ver el quid de la cuestión.

Así es como los datos, el Diseño de experimentos, la modelización por ecuación diferencial, un equipo dispuesto y una pizca de JMP me cambiaron la vida para siempre. Ahora dirijo Riffyn, una empresa dedicada a hacer que estos datos agregados tan bonitos y útiles estén al alcance de cualquiera.

Prólogo de JMP

Consulte la última edición.