הלמידה המתמקדת (Machine Learning) משנה את תעשיית הביופרמה, ומאפשרת ליצרני תרופות לייעל את תהליכי הפיתוח, היצור ובקרת האיכות שלהם. הלמידה המתמקדת היא סוג מיוחד של הבנת ממוחשבת, ומשקיעה תוכניות מחשב ללמוד לפתור משימות או להבין מערכות מורכבות מבלי לקבל הוראות ספציפיות. עם כניסת נתונים נוספים, האלגוריתמים שמפעילים את הלמידה המתמקדת עושים שיפור מוחלט ומדויק יותר.
מומחה מתעשיית הביופרמה מדגיש כי בכדי לממש את הלמידה המתמקדת בקרקע היצרנים עליהם להשתמש בנתונים מדהימים. חייבים להשתמש בחיישנים המשמשים תפקיד קריטי: הם צריכים להיות מתקדמים מספיק כדי לעקוב אחר מספר פרמטרים בזמן אמת. ולא רק זאת, הם חייבים גם להיות לא-פולשניים כדי להבטיח הגנה מפני זיהום בתהליכי הביופרמה.
כדי לעסוק באתגרים אלה, חוקרים מאוניברסיטת מרילנד במחוז בלטימור פיתחו חיישן לא-פולשני למעקב אחר רמות דו-חמצן בתרבות תאים. החיישן הזה משתמש בממברנת סיליקון שניתן לחדירה כדי למדוד את מהירות הנפילה של הגז, דבר שמונע את צורך בחומרי דגימה שוטיים.
חשיבה מתמודדת ואופטימיזציה במחלקה מיוחדת יכולה להכיל את הלמידה המתמקדת לתוך נתוני תהליכים ביופרמה. באמצעות שילוב נתוני חיישנים ותבניות מיקניסטיות (mechanistic), אפשר להכשיר את האלגוריתמים של הלמידה המתמקדת כדי לאבחן באיכויות קריטיות ייצור בעזרת כמויות מוגבלות של נתונים. לדוגמה, חוקרים פיתחו שיטה מבוססת הלמידה המתמקדת שמכוונת באופן חכם את איכותן, חוזקן ואיכותן של חלבונים באמצעות חישן ללחץ וערפל.
שלב הלמידה המתמקדת עם תעשיית הביופרמה מכיל פוטנציאל עצום. כך, האלגוריתמים של הלמידה המתמקדת, בהתפתחותם ושיפורם, יאפשרו ליצרנים ליישם ניטור תהליכים, להפחית את צורך הבדיקות בקרת איכות נרחבות ולייעל את יעילות ייצורם בכלל. באמצעות השימוש בכוחו של הבינה המלאכותית והלמידה המתמקדת, ערך התעשייה הביופרמה מוכן להשגת רמות חדשות של חדשנות והצלחה.
שאלות נפוצות על הלמידה המתמקדת בתעשיית הביופרמה:
1. מהו הלמידה המתמקדת (Machine Learning) ואיך היא משנה את תעשיית הביופרמה?
הלמידה המתמקדת היא סוג מיוחד של הבנת ממוחשבת, שבה תוכניות מחשב לומדות לפתור משימות או להבין מערכות מורכבות מבלי לקבל הוראות ספציפיות. בתעשיית הביופרמה, הלמידה המתמקדת משנה את תהליכי הפיתוח, היצור ובקרת האיכות על ידי תהליכי אופטימיזציה בעזרת ניתוח של כמויות גדולות של נתונים.
2. איך הלמידה המתמקדת משתפרת ומשתפרת בדיוק?
ככל שנכניס נתונים נוספים, האלגוריתמים המפעילים את הלמידה המתמקדת מתעצבים ומשתפרים. ככל שהמערך המידעי הזמין יותר גדול, הלמידה המתמקדת יכולה להבין דפוסים ולבצע חיזויים בצורה טובה יותר.
3. למה גישה לנתוני הדרכה מספיקה חיונית ליצרנים כדי לאמץ את הלמידה המתמקדת במפעל?
כדי לקדם את הלמידה המתמקדת בצורה מועילה, יצרנים צריכים גישה לנתוני הדרכה המתאימים. נתונים אלה עוזרים לאלגוריתמים המתמקדים ללמוד ולבצע חיזויים מדויקים. בלעדיו נתונים רבים, האלגוריתמים לא ידעו להשתמש בוסיפת כללים כדי לספק תובנות מדויקות.
4. איזו תפקיד של חיישנים בתהליכים הביופרמה ובמידע הדרוש להם על מנת להפעיל את הלמידה המתמקדת?
חיישנים הם חשובים לסיפק מידע בזמן אמת לתהליכים ביופרמה. הם עוזרים לעקוב אחרי פרמטרים מרובים וסופרים מידע שימושי למטרות אופטימיזציה ובקרת איכות.
5. אילו אתגרים קיימים בשימוש בחיישנים לניטור של תהליכים ביופרמה?
חיישנים המשמשים לרקום צריכים להיות מתקדמים מספיק כדי לעקוב אחר מספר פרמטרים בזמן אמת. עליהם גם להיות לא-פולשניים כדי למנוע זיהום בתהליכים הביופרמה.
6. מהו חיישן לא-פולשני שפותח על ידי חוקרים מאוניברסיטת מרילנד?
חוקרים מאוניברסיטת מרילנד פיתחו חיישן לא-פולשני למעקב אח
The source of the article is from the blog papodemusica.com