Strojno učenje (ML) revolucionira biološko-farmacevtsko industrijo in omogoča proizvajalcem zdravil, da optimizirajo svoje razvojne, proizvodne in postopke kontrole kakovosti. ML, specializirana oblika umetne inteligence, vključuje računalniške programe, ki se učijo reševati naloge ali razumeti kompleksne sisteme brez eksplicitnih navodil. Z uvajanjem več podatkov postanejo algoritmi, ki napajajo ML, učinkovitejši in natančnejši.
Strokovnjak za industrijo poudarja, da proizvajalci, ki želijo uveljaviti ML na proizvodnih tleh, morajo imeti dostop do zadostne količine podatkov za usposabljanje. Senzorji procesov igrajo ključno vlogo pri zagotavljanju teh podatkov, še posebej pri izjemno kompleksnih celičnih kulturah. Ti senzorji morajo biti dovolj sofisticirani, da sledijo več parametrom v realnem času. Poleg tega morajo biti neinvazivni, da preprečijo kontaminacijo v biološko-farmacevtskih procesih.
Za reševanje teh izzivov so znanstveniki na Univerzi v Marylandu, Baltimore County razvili neinvazivni senzor za spremljanje ravni CO2 v celičnih kulturah. Ta senzor uporablja prepustno silikonsko membrano za merjenje hitrosti difuzije plina, kar odpravlja potrebo po invazivni vzorčilni strojni opremi.
Čeprav je lahko dostop do podatkov o procesu v realnem času omejen pri novih procesih, je ML še vedno lahko učinkovito uporabljen. Z združevanjem podatkov senzorja z mehanističnimi modeli se algoritmi ML lahko izučijo ocenjevati ključne lastnosti kakovosti z omejenimi količinami podatkov. Na primer, raziskovalci so razvili metodo, temelječo na strojnem učenju, ki ocenjuje čistočo, moč in kakovost beljakovin le na podlagi tlaka in UV profilov.
Vključitev ML v biološko-farmacevtsko industrijo nosi ogromen potencial. Ko se algoritmi ML nadalje razvijajo in izboljšujejo, bodo proizvajalcem omogočili optimizacijo spremljanja procesa, zmanjšanje potrebe po obsežnih testih kontrole kakovosti in optimizacijo celotne učinkovitosti proizvodnje. S pomočjo moči AI/ML bo biološko-farmacevtska industrija dosegla nove ravni inovacij in uspeha.
Pogosta vprašanja o strojnem učenju v biološko-farmacevtski industriji:
1. Kaj je strojno učenje (ML) in kako revolucionira biološko-farmacevtsko industrijo?
Strojno učenje je specializirana oblika umetne inteligence, pri kateri se računalniški programi učijo reševati naloge ali razumeti kompleksne sisteme brez eksplicitnih navodil. V biološko-farmacevtski industriji ML revolucionira razvoj, proizvodnjo in procese kontrole kakovosti z optimizacijo na podlagi analize velikih količin podatkov.
2. Kako postane strojno učenje bolj učinkovito in natančno?
Z uvajanjem več podatkov postanejo algoritmi, ki napajajo strojno učenje, bolj učinkoviti in natančni. Večji kot je na voljo nabor podatkov, bolje algoritmi strojnega učenja razumejo vzorce in napovedujejo.
3. Zakaj je dostop do zadostnih podatkov za usposabljanje ključen za proizvajalce, ki želijo uvesti strojno učenje na proizvodnih tleh?
Da bi učinkovito izkoristili strojno učenje, morajo proizvajalci imeti dostop do zadostnih podatkov za usposabljanje. Ti podatki pomagajo algoritmom strojnega učenja, da se učijo in natančno napovedujejo. Brez dovolj podatkov se algoritmi morda ne bodo mogli dobro posplošiti in zagotoviti natančnih vpogledov.
4. Kako processni senzorji igrajo ključno vlogo pri zagotavljanju podatkov za strojno učenje v biološko-farmacevtskih procesih?
Processni senzorji so pomembni za zagotavljanje podatkov v realnem času, ki so ključni za strojno učenje v biološko-farmacevtskih procesih. Pomagajo slediti več parametrom in zagotavljajo dragocene informacije za optimizacijo in kontrolo kakovosti.
5. Kakšni izzivi se pojavljajo pri uporabi senzorjev za spremljanje biološko-farmacevtskih procesov?
Senzorji, ki se uporabljajo za spremljanje, morajo biti dovolj sofisticirani, da sledijo več parametrom v realnem času. Prav tako morajo biti neinvazivni, da preprečijo kontaminacijo v biološko-farmacevtskih procesih.
6. Kakšen je neinvazivni senzor, ki so ga razvili znanstveniki na Univerzi v Marylandu?
Znanstveniki na Univerzi v Marylandu so razvili neinvazivni senzor za spremljanje ravni CO2 v celičnih kulturah. Ta senzor uporablja prepustno silikonsko membrano za merjenje hitrosti difuzije plina, kar odpravlja potrebo po invazivni vzorčilni strojni opremi.
7. Kako se lahko strojno učenje učinkovito uporablja tudi z omejenimi podatki o procesu v realnem času?
Tudi z omejenimi podatki o procesu v realnem času se strojno učenje lahko učinkovito uporabi. Z združevanjem podatkov senzorja z mehanističnimi modeli se algoritmi strojnega učenja lahko izučijo ocenjevati ključne lastnosti kakovosti z omejenimi količinami podatkov. To omogoča optimizacijo procesov in kontrolo kakovosti.
8. Kakšen potencial ima integracija strojnega učenja v biološko-farmacevtski industriji?
Integracija strojnega učenja v biološko-farmacevtsko industrijo prinaša ogromen potencial. Algoritmi strojnega učenja lahko optimizirajo spremljanje procesov, zmanjšajo potrebo po obsežnih testih kontrole kakovosti in optimizirajo celotno učinkovitost proizvodnje. To vodi v nove ravni inovacij in uspeha v industriji.
Ključni pojmi:
– Strojno učenje (ML): Specializirana oblika umetne inteligence, pri kateri se računalniški programi učijo reševati naloge ali razumeti kompleksne sisteme brez eksplicitnih navodil.
– Biološko-farmacevtska industrija: Industrija, ki se ukvarja z raziskovanjem, razvojem, proizvodnjo in distribucijo bioloških zdravil in farmacevtskih izdelkov.
– Senzorji: Naprave, ki zaznavajo in merijo fizične količine ali spremembe v okolju.
– Neinvazivno: Tehnike ali naprave, ki ne zahtevajo vstavljanja ali prebijanja v telo.
Predlagane povezave:
– Univerza v Marylandu, Baltimore County
– Ameriška uprava za hrano in zdravila
– Farmacevtski časopis
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es