تکنولوژی یادگیری ماشین (ML) در صنعت فارماسوتیک، به تولیدکنندگان دارو امکان می‌دهد که فرآیندهای توسعه، تولید و کنترل کیفیت خود را بهینه‌سازی کنند. ML، یک شکل ویژه هوش مصنوعی است که شامل برنامه‌های کامپیوتری است که بدون دستورات صریح، یاد می‌گیرند که چگونه مسائل را حل کنند یا سیستم‌های پیچیده را درک کنند. با وارد شدن داده‌هایی بیشتر، الگوریتم‌هایی که قدرت اجرایی ML را فراهم می‌کنند، مؤثرتر و دقیق‌تر می‌شوند.
یک کارشناس صنعت بر این امر تأکید می‌کند که برای فراگیری ML در کارخانه، تولیدکنندگان باید به داده‌های آموزش کافی دسترسی داشته باشند. حسگرهای فرآیند نقش حیاتی در ارائه این داده‌ها ایفا می‌کنند، به خصوص در فرآیندهای سلولی بسیار پیچیده. این حسگرها باید به اندازه کافی پیشرفته باشند تا بتوانند چندین پارامتر را به طور همزمان پیگیری کنند. علاوه بر این، برای جلوگیری از آلودگی در فرآیندهای فارماسوتیک، باید غیرتجاوزکننده باشند.
برای پاسخ به این چالش‌ها، دانشمندان دانشگاه مریلند در بالتیمور یک حسگر غیرتجاوزکننده برای مانیتورینگ سطح CO2 در کشت‌های سلولی توسعه داده‌اند. این حسگر از یک غشای سیلیکونی نفوذپذیر برای اندازه‌گیری نرخ انتشار گاز استفاده می‌کند و نیازی به سخت‌افزار نمونه‌برداری وارداتی ندارد.
اگرچه در برخی از فرآیندهای نوین، داده‌های فرآیند به صورت زمان واقعی ممکن است محدود باشد، باز هم می‌توان از ML به طرز مؤثری استفاده کرد. با ترکیب داده‌های حسگر با مدل‌های مکانیکی، الگوریتم‌های ML می‌توانند به طور محدودی آموزش داده شوند تا ویژگی‌های کیفیت حیاتی را با مقدار آزمایشی محدود ارزیابی کنند. به عنوان مثال، محققان یک روش مبتنی بر ML توسعه داده‌اند که با استفاده فقط از فشار و پروفیل UV، خلوص پروتئین، قدرت و کیفیت را ارزیابی می‌کند.
ادغام ML در صنعت فارماسوتیک، پتانسیل بسیاری را به همراه دارد. با بهبود و تکامل الگوریتم‌های ML، تولیدکنندگان می‌توانند فرآیند مانیتورینگ را ساده‌تر کرده، نیاز به آزمایشات کنترل کیفیت فراوان را کاهش داده و کارایی کلی تولید را بهینه‌سازی کنند. با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی / ML، صنعت فارماسوتیک آماده دستیابی به سطح‌های جدید نوآوری و موفقیت است.
سوالات متداول درباره یادگیری ماشین در صنعت فارماسوتیک:
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar