摘要：Desde la primera mitad del siglo XX han aparecido multitud de modelos matemáticos cuyo objetivo ha sido el estudio del crecimiento de microorganismos. Sin embargo, aunque existen numerosas técnicas numéricas diferentes para modelar la ingesta de nutrientes, el mantenimiento, la división celular y el crecimiento de la colonia, ninguno de los modelos mencionados puede tomarse como universal. Esto se debe a que el comportamiento complejo de organismos simples debe estudiarse en aspectos diferentes cubriendo escalas temporales y espaciales totalmente distintas. El modelo presentado está basado en autómatas celulares. Un autómata celular (AC) es un sistema dinámico discreto constituido por una retícula de objetos idénticos denominados células, que adoptan un determinado estado en cada instante de tiempo y que va cambiando según reglas de transición. El objetivo de este trabajo es presentar un nuevo modelo de crecimiento de microorganismos basado en AC, en el que cada célula representa una porción del entorno en el que se desarrolla la bacteria, el tiempo avanza en pasos discretos y cada célula determina su nuevo estado a través de reglas de transiciones que tienen en cuenta el estado de sus vecinos. Las leyes del sistema utilizadas son locales y uniformes. La ventaja del método basado en autómatas celulares es que permite obtener curvas de crecimiento de los microorganismos a tiempo real, lo cual posibilita que se comparen las curvas obtenidas mediante las simulaciones con curvas de datos experimentales. Y, a partir de esta comparación, determinar algunos parámetros de crecimiento como el tiempo de adaptación de la colonia de microorganismos al medio (tiempo de lag), y el tiempo necesario para iniciar la fase de duplicación. En particular se estudiaron microorganismos del tipo bacteria como Escherichia coli, Bacteria lactica, Staphylococcus aureus, Clostridium botulinum (prot.), Enterobacteriacea, Salmonella spp., para los que se logró reproducir las curvas de crecimiento experimentales en tiempo real, determinando los parámetros (tiempo de lag y tiempo de duplicación) para cada microorganismo. Es de resaltar que, gracias a la velocidad de los sistemas computacionales actuales, las curvas mencionadas pueden obtenerse en tiempos y costos menores a las logradas en el ámbito experimental.
