Η μηχανική μάθηση (ML) επανασχεδιάζει τον βιοφαρμακευτικό κλάδο, επιτρέποντας στους κατασκευαστές φαρμάκων να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες ανάπτυξης, παραγωγής και ελέγχου ποιότητας τους. Η ML, μια εξειδικευμένη μορφή της τεχνητής νοημοσύνης, περιλαμβάνει υπολογιστικά προγράμματα που μαθαίνουν να επιλύουν εργασίες ή να κατανοούν πολύπλοκα συστήματα χωρίς σαφείς οδηγίες. Καθώς εισέρχονται περισσότερα δεδομένα, οι αλγόριθμοι που εξασφαλίζουν τη λειτουργία της ML γίνονται πιο αποδοτικοί και ακριβείς.
Ένας ειδικός στον κλάδο τονίζει ότι για να αποδεχθούν την ML στο χώρο της παραγωγής, οι κατασκευαστές πρέπει να έχουν πρόσβαση σε επαρκείς εκπαιδευτικά δεδομένα. Οι αισθητήρες διεργασίας διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στην παροχή αυτών των δεδομένων, ιδίως σε υψηλά περίπλοκους κυτταρικούς πολιτισμούς. Αυτοί οι αισθητήρες πρέπει να είναι εξελιγμένοι αρκετά για να καταγράφουν πολλές παραμέτρους σε πραγματικό χρόνο. Κατά προτίμηση, θα πρέπει να μην είναι επεμβατικοί προκειμένου να αποτραπεί η μόλυνση στις βιοφαρμακευτικές διαδικασίες.
Για να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις, επιστήμονες στο Πανεπιστήμιο του Maryland, στο Baltimore County, έχουν αναπτύξει ένα μη επεμβατικό αισθητήρα για την παρακολούθηση των επιπέδων CO2 στον κυτταρικό πολιτισμό. Αυτός ο αισθητήρας χρησιμοποιεί ένα διαπερατό μεμβράνη από σιλικόνη για να μετρά το ρυθμό διάχυσης του αερίου, εξαλείφοντας την ανάγκη για επεμβατικό εξοπλισμό δειγματοληψίας.
Ενώ η διαθεσιμότητα δεδομένων διαδικασίας πραγματικού χρόνου μπορεί να είναι περιορισμένη για νέες διαδικασίες, η ML μπορεί να εφαρμοστεί αποτελεσματικά. Συνδυάζοντας δεδομένα από αισθητήρες με μηχανιστικά μοντέλα, οι αλγόριθμοι της ML μπορούν να εκπαιδευτούν να αξιολογούν κρίσιμα χαρακτηριστικά ποιότητας με περιορισμένα ποσά δεδομένων. Για παράδειγμα, οι ερευνητές έχουν αναπτύξει μια μέθοδο βασισμένη στη μηχανική μάθηση που αξιολογεί την αγνότητα, την αποτελεσματικότητα και την ποιότητα των πρωτεϊνών χρησιμοποιώντας μόνο πιέσεις και προφίλ υπεριώδους ακτινοβολίας.
Η ενσωμάτωση της ML στον βιοφαρμακευτικό κλάδο κρύβει σημαντική δυναμική. Καθώς οι αλγόριθμοι της ML συνεχίζουν να εξελίσσονται και να βελτιώνονται, θα επιτρέπουν στους κατασκευαστές να βελτιστοποιήσουν την παρακολούθηση των διαδικασιών, να μειώσουν την ανάγκη για εκτεταμένες δοκιμές ελέγχου ποιότητας και να βελτιστοποιήσουν τη συνολική απόδοση παραγωγής. Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης/μηχανικής μάθησης, ο βιοφαρμακευτικός κλάδος είναι έτοιμος να επιτύχει νέα επίπεδα καινοτομίας και επιτυχίας.
Συχνές Ερωτήσεις για την Μηχανική Μάθηση στον Βιοφαρμακευτικό Κλάδο:
1. Τι είναι η μηχανική μάθηση (ML) και πώς επανασχεδιάζει τον βιοφαρμακευτικό κλάδο;
Η μηχανική μάθηση είναι μια εξειδικευμένη μορφή της τεχνητής νοημοσύνης όπου τα υπολογιστικά προγράμματα μαθαίνουν να επιλύουν εργασίες ή να κατανοούν πολύπλοκα συστήματα χωρίς σαφείς οδηγίες. Στον βιοφαρμακευτικό κλάδο, η ML επανασχεδιάζει τις διαδικασίες ανάπτυξης, παραγωγής και ελέγχου ποιότητας βελτιστοποιώντας τις μέσω της ανάλυσης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.
2. Πώς γίνεται πιο αποδοτική και ακριβής η ML;
Όσο περισσότερα δεδομένα εισέρχονται, οι αλγόριθμοι που εξασφαλίζουν τη λειτουργία της ML γίνονται πιο αποδοτικοί και ακριβείς. Όσο μεγαλύτερο το σύνολο δεδομένων που είναι διαθέσιμο, τόσο καλύτερα μπορούν να κατανοήσουν οι αλγόριθμοι της ML τα μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις.
3. Γιατ
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve