Update interface.py

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@@ -157,22 +157,28 @@ class BioprocessModel:
         if model_type not in self.models:
             raise ValueError(f"Model type '{model_type}' is not set. Please use set_model first.")
     
+        # Función generada por lambdify
         func = self.models[model_type]['function']
         params = self.models[model_type]['params']
         
         # Depuración: Asegurarse de que los parámetros estén bien definidos
         print(f"Fitting {model_type} model with function: {func} and parameters: {params}")
         
-        # Define the fitting function based on model type
+        # Definir la función de ajuste (asegurarse de que toma los parámetros correctamente)
         def fit_func(t, *args):
-            # Asegurarse de que se pasa el número correcto de parámetros
-            print(f"Calling fit_func with args: {args}")
-            return func(t, *args)
-        
+            try:
+                return func(t, *args)
+            except Exception as e:
+                print(f"Error in fit_func: {e}")
+                raise
+    
         # Depuración: Verificar el número de parámetros que se espera ajustar
         print(f"Number of parameters to fit: {len(params)}")
-        
+    
         try:
+            # Verifica que curve_fit puede recibir la función correctamente
+            print(f"Calling curve_fit with time: {time}, data: {data}, bounds: {bounds}")
+    
             # Intentar ajustar el modelo usando curve_fit
             popt, _ = curve_fit(fit_func, time, data, bounds=bounds, maxfev=10000)
             print(f"Optimal parameters found: {popt}")
@@ -187,6 +193,7 @@ class BioprocessModel:
             print(f"Error while fitting {model_type} model: {str(e)}")
             raise
 
+
     def plot_combined_results(self, time, biomass, substrate, product,
                               y_pred_biomass, y_pred_substrate, y_pred_product,
                               biomass_std=None, substrate_std=None, product_std=None,