Машинне навчання (МН) революціонізує біофармацевтичну індустрію, дозволяючи виробникам лікарських засобів оптимізувати процеси розробки, виробництва та контролю якості. МН, спеціалізована форма штучного інтелекту, передбачає навчання комп’ютерних програм вирішувати завдання або розуміти складні системи без явних інструкцій. Зі збільшенням кількості даних алгоритми, які потребують МН, стають ефективнішими і точнішими.
Експерт галузі наголошує, що для впровадження МН на заводській ділянці виробники повинні мати доступ до достатньої кількості навчальних даних. Датчики процесу відіграють важливу роль у наданні цих даних, особливо у високо складних культиваційних системах. Ці датчики повинні мати достатньо розумний функціонал для відстеження кількох параметрів у реальному часі. Більше того, вони повинні бути неінвазивними, щоб забезпечити запобігання забрудненню в біофармацевтичних процесах.
Для вирішення цих проблем вчені американського університету Maryland, Baltimore County розробили неінвазивний датчик для контролю рівня CO2 у клітинних культиваціях. Цей датчик використовує проникливу силіконову мембрану для вимірювання швидкості дифузії газу, що усуває необхідність у вторинних датчиках.
Незважаючи на обмежений доступ до даних процесу в режимі реального часу, МН все ще може ефективно застосовуватись. Поєднуючи дані датчиків з механістичними моделями, алгоритми МН можуть бути навчені оцінювати критичні якостеві характеристики з обмеженою кількістю даних. Наприклад, вчені розробили метод на основі машинного навчання, який оцінює чистоту, активність та якість білків, використовуючи лише показники тиску та УФ-профілі.
Інтеграція МН в біофармацевтичну індустрію має великий потенціал. Із постійним розвитком і вдосконаленням алгоритмів МН виробники зможуть оптимізувати процес моніторингу, зменшити потребу у великій кількості тестів контролю якості та оптимізувати загальну ефективність виробництва. Завдяки використанню потужності ШІ / МН біофармацевтична індустрія зможе досягти нових рівнів інновацій та успіху.
Часто задавані питання про машинне навчання у біофармацевтичній галузі:
1. Що таке машинне навчання (МН) і як воно революціонізує біофармацевтичну галузь?
Машинне навчання – це спеціалізована форма штучного інтелекту, де комп’ютерні програми навчаються вирішувати завдання або розуміти складні системи без явних інструкцій. У біофармацевтичній галузі МН революціонізує розробку, виробництво і контроль якості шляхом їх оптимізації за допомогою аналізу великих обсягів даних.
2. Як машинне навчання стає більш ефективним і точним?
При введенні більшої кількості даних алгоритми, що працюють на основі машинного навчання, стають більш ефективними і точними. Чим більше наявні дані в наборі даних, тим краще алгоритми машинного навчання можуть розпізнати закономірності та робити передбачення.
3. Чому належний доступ до достатньої кількості навчальних даних є важливим для виробників, щоб прийняти МН на заводській ділянці?
Щоб ефективно використовувати машинне навчання, виробникам потрібен доступ до достатньої кількості навчальних даних. Ці дані допомагають алгоритмам машинного навчання вчитися та робити точні передбачення. Без достатньої кількості даних алгоритми можуть не вміти гарно узагальнювати і надавати точні підказки.
4. Яку важливу роль відіграють процесні датчики у наданні даних для МН в біофармацевтичних процесах?
Процесні датчики є важливими для надання даних у режимі реального часу, необхідних для МН в біофармацевтичних процесах. Вони допомагають відстежувати кілька параметрів та надають корисну інформацію для оптимізації та контролю якості.
5. Які виклики стоять перед використанням датчиків для моніторингу біофармацевтичних процесів?
Для моніторингу потрібні сенсори, які мають достатньо розумний функціонал для відстеження кількох параметрів у реальному часі. Вони також повинні бути неінвазивними, щоб запобігти забрудненню в біофармацевтичних процесах.
6. Який неінвазивний датчик був розроблений вченими з університету Меріленда?
Вчені з університету Меріленда розробили неінвазивний датчик для контролю рівня СО2 в клітинній культивіції. Цей датчик використовує проникливу силіконову мембрану для вимірювання швидкості дифузії газу, що усуває необхідність у вторинних датчиках.
7. Як можна ефективно застосовувати МН навіть з обмеженими даними процесу в реальному часі?
Навіть з обмеженими реальними даними процесу МН можна ефективно застосовувати. Шляхом поєднання даних датчиків з механістичними моделями алгоритми МН можуть бути навчені оцінювати критичні якісні характеристики за обмежених обсягів даних. Це дозволяє оптимізувати процеси і контроль якості.
8. Який потенціал має інтеграція МН в біофармацевтичну галузь?
Інтеграція МН в біофармацевтичну галузь має великий потенціал. Алгоритми МН можуть упорядкувати моніторинг процесу, зменшити потребу у великих обсягах тестів контролю якості та оптимізувати загальну ефективність виробництва. Це приводить до нових рівнів інновацій і успіху в галузі.
Основні терміни:
– Машинне навчання (МН): Спеціалізована форма штучного інтелекту, де комп’ютерні програми навчаються вирішувати завдання або розуміти складні системи без явних інструкцій.
– Біофарма
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl