Koneoppiminen (ML) mullistaa biolääketieteellistä teollisuutta mahdollistaen lääkevalmistajille kehitys-, tuotanto- ja laadunvarmistusprosessien optimoinnin. Koneoppiminen on erikoistunut muoto tekoälystä, joka sisältää tietokoneohjelmien oppimisen ratkaista tehtäviä tai ymmärtää monimutkaisia järjestelmiä ilman selkeitä ohjeita. Mitä enemmän dataa otetaan käyttöön, sitä tehokkaammiksi ja tarkemmiksi ML-algoritmit kehittyvät.
Alan asiantuntija korostaa, että valmistajien on oltava riittävästi koulutusdataa käytettävissä ollakseen valmiita ottamaan koneoppimisen käyttöön tehdasalueella. Prosessi-anturit ovat ratkaisevassa asemassa tämän datan tarjoamisessa, erityisesti monimutkaisissa solukulttuureissa. Näiden antureiden on oltava riittävän kehittyneitä seuratakseen useita parametreja reaaliajassa. Lisäksi niiden tulee olla ei-invasiivisia tartunnan ehkäisemiseksi biolääketieteellisissä prosesseissa.
Näiden haasteiden käsittelemiseksi Marylandin yliopiston Baltimoren piirikunnassa sijaitsevassa tutkimuslaitoksessa on kehitetty ei-invasiivinen anturi hiilidioksiditasojen seurantaan solukulttuurissa. Tämä anturi käyttää läpäisevää silikonimembraania mittaamaan kaasun diffuusionopeutta, mikä poistaa tarpeen invasiivisille näytteenottomuodoille.
Vaikka reaaliaikaisten prosessidatajen saatavuus voi olla rajallista uusille prosesseille, koneoppimista voidaan silti soveltaa tehokkaasti. Yhdistämällä anturidatan mekanistisiin malleihin ML-algoritmit voidaan kouluttaa arvioimaan kriittisiä laadun ominaisuuksia rajallisella määrällä dataa. Esimerkiksi tutkijat ovat kehittäneet koneoppimista hyödyntävän menetelmän, joka arvioi proteiinien puhtautta, tehoa ja laatua käyttäen ainoastaan paine- ja UV-profiileja.
ML:n integrointi biolääketieteelliseen teollisuuteen kätkee valtavan potentiaalin. ML-algoritmien jatkuva kehittyminen ja parantuminen mahdollistavat prosessien valvonnan virtaviivaistamisen, laajamittaisten laadunvalvontatest
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es