Strojové učenie (ML) revolucionalizuje biopharmaceutický priemysel, umožňujúc výrobcom liekov optimalizovať svoje procesy vo vývoji, výrobe a kontrole kvality. ML, špeciálny druh umelej inteligencie, zahŕňa učenie počítačových programov riešiť úlohy alebo porozumieť zložitým systémom bez explicitných inštrukcií. S príchodom väčšieho množstva údajov sa algoritmy poháňajúce ML stávajú efektívnejšími a presnejšími.
Odborník v priemysle zdôrazňuje, že pre prijatie ML na prevádzkovom poschodí musia výrobcovia mať prístup k dostatočnému množstvu výcvikových údajov. Senzory procesov zohrávajú kľúčovú úlohu pri poskytovaní týchto údajov, najmä pri vysoko zložitých bunkových kultúrach. Tieto senzory musia byť dostatočne sofistikované na sledovanie viacerých parametrov v reálnom čase. Okrem toho by mali byť neinvazívne, aby sa zabránilo kontaminácii v biopharmaceutických procesoch.
Na riešenie týchto výziev výskumníci na University of Maryland, Baltimore County vyvinuli neinvazívny senzor na monitorovanie hladín CO2 v bunkovej kultúre. Tento senzor používa prenikavú silikónovú membránu na meranie rýchlosti difúzie plynu a eliminuje potrebu invazívneho hardvéru preberania vzoriek.
Hoci dostupnosť údajov o procesoch v reálnom čase môže byť pre nové procesy obmedzená, ML môže byť stále účinne aplikované. Spájaním údajov zo senzorov s mechanistickými modelmi sa ML algoritmy môžu trénovať na hodnotenie kľúčových kvalitatívnych charakteristík aj s obmedzeným množstvom údajov. Napríklad výskumníci vyvinuli metódu založenú na strojovom učení, ktorá hodnotí čistotu bielkovín, účinnosť a kvalitu len na základe tlaku a UV profilov.
Integrácia ML do biopharmaceutického priemyslu prináša obrovský potenciál. Ako sa algoritmy ML ďalej vyvíjajú a zlepšujú, umožňujú výrobcom zefektívniť monitorovanie procesov, znížiť potrebu rozsiahlych testov kontroly kvality a optimalizovať celkovú efektivitu výroby. Využívaním sily AI/ML je biopharmaceutický priemysel pripravený dosiahnuť nové úrovne inovácie a úspechu.
Často kladené otázky o strojovom učení v biopharmaceutickom priemysle:
1. Čo je strojové učenie (ML) a ako revolucionalizuje biopharmaceutický priemysel?
Strojové učenie je špeciálny druh umelej inteligencie, kde počítačové programy sa učia riešiť úlohy alebo pochopiť zložité systémy bez explicitných inštrukcií. V biopharmaceutickom priemysle revolucionalizuje vývoj, výrobu a kontrolu kvality prostredníctvom optimalizácie na základe analýzy veľkého množstva údajov.
2. Ako sa strojové učenie stáva efektívnejším a presnejším?
S narastajúcim množstvom údajov sa algoritmy poháňajúce strojové učenie stávajú efektívnejšími a presnejšími. Čím väčší je dostupný súbor údajov, tým lepšie algoritmy strojového učenia rozumejú vzorcom a robia predpovede.
3. Prečo je prístup k dostatočným výcvikovým údajom pre výrobcov na prevádzkovom poschodí prijateľne pre strojové učenie?
Na účinné využívanie strojového učenia potrebujú výrobcovia prístup k dostatočným výcvikovým údajom. Tieto údaje pomáhajú algoritmom strojového učenia učiť sa a robiť presné predpovede. Bez dostatku údajov nemusia byť algoritmy schopné dobre generalizovať a poskytovať presné poznatky.
4. Akú kľúčovú úlohu zohrávajú senzory procesov pri poskytovaní údajov pre strojové učenie v biopharmaceutických procesoch?
Senzory procesov sú nevyhnutné pre poskytovanie údajov v reálnom čase, ktoré sú potrebné pre strojové učenie v biopharmaceutických procesoch. Pomáhajú sledovať viaceré parametre a poskytovať hodnotné informácie pre optimalizáciu a kontrolu kvality.
5. Aké sú výzvy pri používaní senzorov na monitorovanie biopharmaceutických procesov?
Senzory používané na monitorovanie musia byť dostatočne sofistikované na sledovanie viacerých parametrov v reálnom čase. Taktiež by mali byť neinvazívne, aby sa zabránilo kontaminácii v biopharmaceutických procesoch.
6. Čo je to neinvazívny senzor vyvinutý vedcami na University of Maryland?
Vedci na University of Maryland vyvinuli neinvazívny senzor na monitorovanie hladín CO2 v bunkovej kultúre. Tento senzor používa prenikavú silikónovú membránu na meranie rýchlosti difúzie plynu a eliminuje potrebu invazívneho hardvéru preberania vzoriek.
7. Ako môže byť strojové učenie účinne aplikované aj pri obmedzených údajoch o procesoch v reálnom čase?
Aj pri obmedzených údajoch o procesoch v reálnom čase je možné efektívne aplikovať strojové učenie. Spájaním údajov zo senzorov s mechanistickými modelmi sa môžu trénovať ML algoritmy na hodnotenie kľúčových kvalitatívnych charakteristík aj s obmedzenými údajmi. To umožňuje optimalizáciu procesov a kontrolu kvality.
8. Aký potenciál má integrácia strojového učenia v biopharmaceutickom priemysle?
Integrácia strojového učenia do biopharmaceutického priemyslu má obrovský potenciál. Algoritmy strojového učenia môžu zefektívniť monitorovanie procesov, znížiť potrebu rozsiahlych testov kontroly kvality a optimalizovať celkovú efektivitu výroby. To vedie k novým úrovniam inovácie a úspechu v priemysle.
Kľúčové pojmy:
– Strojové učenie (ML): Špeciálny druh umelej inteligencie, kde počítačové programy sa učia riešiť úlohy alebo pochopiť zložité systémy bez explicitných inštrukcií.
– Biopharmaceutický priemysel: Priemysel zameraný na vývoj, výrobu a distribúciu biologických liekov a farmaceutických výrobkov.
– Senzory: Zariadenia, ktoré detegujú a merajú fyzikálne veličiny alebo zmeny v prostredí.
– Neinvazívne: Techniky alebo zariadenia, ktoré nepotrebujú zasunutie alebo preniknutie do tela.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar