Strojno učenje (ML) revolucionira biofarmaceutsku industriju, omogućavajući proizvođačima lijekova optimizaciju njihovih procesa razvoja, proizvodnje i kontrole kvalitete. Strojno učenje, specijalizirani oblik umjetne inteligencije, uključuje računalne programe koji uče rješavati zadatke ili razumjeti kompleksne sustave bez eksplicitnih uputa. Kako se uvodi više podataka, algoritmi koji pokreću strojno učenje postaju učinkovitiji i precizniji.
Stručnjak iz industrije ističe da bi proizvođači morali imati pristup dovoljnoj količini podataka za obuku kako bi implementirali strojno učenje na proizvodnoj liniji. Senzori procesa igraju ključnu ulogu u pružanju tih podataka, posebno u visoko složenim stanicama. Ti senzori moraju biti dovoljno sofisticirani da u stvarnom vremenu bilježe više parametara. Nadalje, trebali bi biti neinvazivni kako bi se osigurala prevencija kontaminacije u biofarmaceutskim procesima.
Da bi se suočili s tim izazovima, znanstvenici sa Sveučilišta u Marylandu, Baltimore County razvili su neinvazivni senzor za praćenje razine CO2 u staničnoj kulturi. Ovaj senzor koristi propusnu silikonsku membranu za mjerenje stope difuzije plina, čime se eliminira potreba za invazivnim hardverom za uzorkovanje.
Iako dostupnost podataka u stvarnom vremenu može biti ograničena za nove procese, strojno učenje se i dalje može učinkovito primijeniti. Spajanjem podataka senzora s mehanističkim modelima, algoritmi strojnog učenja mogu se obučiti za procjenu kritičnih svojstava kvalitete s ograničenom količinom podataka. Na primjer, istraživači su razvili metodologiju zasnovanu na strojnom učenju koja ocjenjuje čistoću, učinkovitost i kvalitetu proteina koristeći samo pritisak i UV profile.
Integracija strojnog učenja u biofarmaceutsku industriju ima ogroman potencijal. Kako se algoritmi strojnog učenja nastavljaju razvijati i poboljšavati, omogućit će proizvođačima optimizaciju praćenja procesa, smanjenje potrebe za iscrpnim testovima kontrole kvalitete i optimizaciju ukupne proizvodne učinkovitosti. Iskorištavanjem snage umjetne inteligencije/strojnog učenja, biofarmaceutska industrija je spremna postići nove razine inovacija i uspjeha.
Često postavljana pitanja o strojnom učenju u biofarmaceutskoj industriji:
1. Što je strojno učenje (ML) i kako revolucionizira biofarmaceutsku industriju?
Strojno učenje je specijalizirani oblik umjetne inteligencije u kojem računalni programi uče rješavati zadatke ili razumjeti kompleksne sustave bez eksplicitnih uputa. U biofarmaceutskoj industriji, strojno učenje revolucionizira razvoj, proizvodnju i procese kontrole kvalitete optimiziranjem kroz analizu velike količine podataka.
2. Kako strojno učenje postaje efikasnije i preciznije?
Kako se uvode više podataka, algoritmi koji pokreću strojno učenje postaju efikasniji i precizniji. Što je veći dostupan skup podataka, to bolje algoritmi strojnog učenja mogu razumjeti obrasce i raditi predviđanja.
3. Zašto je pristup dovoljnoj količini podataka za obuku ključan za proizvođače koji žele usvojiti strojno učenje na proizvodnoj liniji?
Da bi efikasno koristili strojno učenje, proizvođači trebaju imati pristup dovoljnoj količini podataka za obuku. Ti podaci pomažu algoritmima strojnog učenja da nauče i donesu precizne predikcije. Bez dovoljno podataka, algoritmi možda neće moći dobro generalizirati i pružiti precizne uvide.
4. Kako procesni senzori igraju ključnu ulogu u pružanju podataka za strojno učenje u biofarmaceutskim procesima?
Procesni senzori su vitalni za pružanje podataka u stvarnom vremenu potrebnih za strojno učenje u biofarmaceutskim procesima. Oni pomažu u praćenju više parametara i pružaju vrijedne informacije za optimizaciju i kontrolu kvalitete.
5. Koje su poteškoće u upotrebi senzora za praćenje biofarmaceutskih procesa?
Senzori koji se koriste za praćenje moraju biti dovoljno sofisticirani da prate više parametara u stvarnom vremenu. Također bi trebali biti neinvazivni kako bi se spriječila kontaminacija u biofarmaceutskim procesima.
6. Kakav je neinvazivni senzor razvijen od strane znanstvenika sa Sveučilište u Marylandu?
Znanstvenici sa Sveučilišta u Marylandu razvili su neinvazivni senzor za praćenje razine CO2 u staničnoj kulturi. Ovaj senzor koristi propusnu silikonsku membranu za mjerenje stope difuzije plina, čime se eliminira potreba za invazivnim hardverom za uzorkovanje.
7. Kako se strojno učenje može učinkovito primijeniti čak i s ograničenim podacima u stvarnom vremenu?
Čak i s ograničenim podacima u stvarnom vremenu, strojno učenje se može učinkovito primijeniti. Spajanjem podataka senzora s mehanističkim modelima, algoritmi strojnog učenja mogu se obučiti za procjenu kritičnih svojstava kvalitete s ograničenom količinom podataka. To omogućuje optimizaciju procesa i kontrole kvalitete.
8. Kakav potencijal ima integracija strojnog učenja u biofarmaceutsku industriju?
Integracija strojnog učenja u biofarmaceutsku industriju ima ogroman potencijal. Algoritmi strojnog učenja mogu optimizirati praćenje procesa, smanjiti potrebu za iscrpnim testovima kontrole kvalitete i optimizirati ukupnu proizvodnu učinkovitost. To dovodi do novih razina inovacija i uspjeha u industriji.
Ključni pojmovi:
– Strojno učenje (ML): Specijalizirani oblik umjetne inteligencije u kojem računalni programi uče rješavati zadatke ili razumjeti kompleksne sustave bez eksplicitnih uputa.
– Biofarmaceutska industrija: Industrija posvećena razvoju, proizvodnji i distribuciji bioloških lijekova i farmaceutskih proizvoda.
– Senzori: Uređaji koji detektiraju i mjere fizičke količine ili promjene u okolini.
– Neinvazivno: Tehnike ili uređaji koji ne zahtijevaju umetanje ili prodiranje u tijelo.
Predložene poveznice:
– Sveučilište u Marylandu, Baltimore County
– Američka agencija za hranu i lijekove
– Farmaceutski časopis
The source of the article is from the blog guambia.com.uy