يقوم التعلم الآلي (ML) بثورة في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية، مما يسمح لمصنعي الأدوية بتحسين عمليات التطوير والإنتاج ومراقبة الجودة الخاصة بهم. ينطوي ML، وهو شكل متخصص من الذكاء الاصطناعي، على برامج الكمبيوتر تتعلم حل المهام أو فهم النظم المعقدة من دون تعليمات صريحة. مع دخول المزيد من البيانات، يصبح خوارزميات تشغيل ML أكثر كفاءة ودقة.
يركز خبير صناعة على أنه من أجل تبني ML في المصنع، يجب أن يتمتع المصنعون بالوصول إلى كمية كافية من بيانات التدريب. أجهزة استشعار العملية تلعب دورًا حاسمًا في توفير هذه البيانات، خاصة في ثقافات الخلايا المعقدة للغاية. يجب أن تكون هذه الأجهزة الاستشعارية متطورة بما يكفي لتعقب عدة معايير في الوقت الحقيقي. علاوة على ذلك، يجب أن تكون غير إزعاجية لضمان الوقاية من التلوث في عمليات الصناعات الحيوية الدوائية.
لمعالجة هذه التحديات، قام علماء في جامعة ماريلاند في بلتيمور بتطوير جهاز استشعار غير غازية لمراقبة مستويات ثاني أكسيد الكربون في ثقافة الخلية. يستخدم هذا الجهاز الاستشعاري غشاء سيليكوني مسامي لقياس معدل انتشار الغاز، مما يقضي على الحاجة إلى أجهزة عينات غازية غازية.
في حين يمكن أن تكون توافر البيانات العملية في الوقت الحقيقي محدودة لعمليات جديدة، يمكن تطبيق ML بفعالية. من خلال دمج بيانات الاستشعار مع النماذج الميكانيكية، يمكن تدريب خوارزميات ML لتقييم سمات الجودة الحرجة باستخدام كميات محدودة من البيانات. على سبيل المثال، قام الباحثون بتطوير طريقة تعتمد على تعلم الآلة لتقييم نقاء البروتين وفعاليته وجودته باستخدام الضغط وملامح الأشعة فوق البنفسجية فقط.
يحتوي دمج ML في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية على إمكانات هائلة. مع استمرار تطور وتحسين خوارزميات ML، ستمكن المصنعين من تبسيط مراقبة العمليات، وتقليل الحاجة إلى اختبارات مكثفة لمراقبة الجودة، وتحسين كفاءة الإنتاج العام. من خلال استغلال قوة الذكاء الاصطناعي / ML، تتجه صناعة الصناعات الحيوية الدوائية إلى تحقيق مستويات جديدة من الابتكار والنجاح.
أسئلة مكررة بشكل متكرر حول التعلم الآلي في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية:
ما هو التعلم الآلي (ML) وكيف يقوم بثورة في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية؟
التعلم الآلي هو شكل متخصص من الذكاء الاصطناعي حيث يتعلم برامج الكمبيوتر حل المهام أو فهم النظم المعقدة من دون تعليمات صريحة. في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية، يقوم التعلم الآلي بثورة في عمليات التطوير والإنتاج ومراقبة الجودة من خلال تحسينها من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات.
كيف يصبح التعلم الآلي أكثر كفاءة ودقة؟
مع دخول المزيد من البيانات، يصبح خوارزميات التعلم الآلي أكثر كفاءة ودقة. كلما زادت مجموعة البيانات المتاحة، زادت قدرة خوارزميات التعلم الآلي على فهم الأنماط واتخاذ التوقعات.
لماذا يعد الوصول إلى بيانات التدريب الكافية أمرًا حاسمًا للمصنعين لتبني التعلم الآلي في المصنع؟
للاستفادة بشكل فعال من التعلم الآلي، يحتاج المصنعون إلى الوصول إلى بيانات التدريب الكافية. تساعد هذه البيانات في تعلم خوارزميات التعلم الآلي واتخاذ التوقعات الدقيقة. بدون ما يكفي من البيانات، قد لا تكون الخوارزميات قادرة على التعميم بشكل جيد وتقديم رؤى دقيقة.
كيف تلعب أجهزة استشعار العملية دورًا حاسمًا في توفير البيانات للتعلم الآلي في عمليات الصناعات الحيوية الدوائية؟
تعتبر أجهزة استشعار العملية حيوية لتوفير بيانات الوقت الحقيقي اللازمة للتعلم الآلي في عمليات الصناعات الحيوية الدوائية. فهي تساعد في تعقب عدة معايير وتقديم معلومات قيمة للتحسين ومراقبة الجودة.
ما هي التحديات في استخدام أجهزة استشعار لمراقبة العمليات الصناعية الحيوية؟
تحتاج الأجهزة الاستشعارية المستخدمة للمراقبة إلى أن تكون متطورة بما يكفي لتعقب عدة معايير في الوقت الحقيقي. يجب أن تكون أيضًا غير إزعاجية لمنع حدوث التلوث في عمليات الصناعات الحيوية الدوائية.
ما هو الجهاز الاستشعاري غير المعترض على الغاز الذي طوره علماء جامعة ماريلاند؟
طور علماء جامعة ماريلاند جهاز استشعار غير معترض على الغاز لمراقبة مستويات ثاني أكسيد الكربون في ثقافة الخلية. يستخدم هذا الجهاز الاستشعاري غشاء سيليكوني مسامي لقياس معدل انتشار الغاز، مما يقضي على الحاجة إلى أجهزة عينات غازية غازية.
كيف يمكن تطبيق التعلم الآلي بفعالية حتى مع بيانات عملية محدودة في الوقت الحقيقي؟
حتى مع بيانات عملية محدودة في الوقت الحقيقي، يمكن تطبيق التعلم الآلي بفعالية. عن طريق دمج بيانات الاستشعار مع النماذج الميكانيكية، يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي لتقييم سمات الجودة الحرجة باستخدام كميات محدودة من البيانات. هذا يسمح لتحسين العمليات ومراقبة الجودة.
ما الإمكانات التي يتمتع بها دمج التعلم الآلي في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية؟
يتمتع دمج التعلم الآلي في صناعة الصناعات الحيوية الدوائية بإمكانات هائلة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تبسيط مراقبة العمليات، وتقليل حاجة إجراء اختبارات مكثفة لمراقبة الجودة، وتحسين كفاءة الإنتاج العام. وهذا يؤدي إلى مستويات جديدة من الابتكار والنجاح في الصناعة.
المصطلح
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es