«`html
Применение машинного обучения в развитии биопроцессов
Современное развитие биопроцессов, обусловленное применением передовых аналитических методов, цифровизацией и автоматизацией, создает обширные экспериментальные данные, ценные для оптимизации процесса. Методы машинного обучения позволяют анализировать эти данные и эффективно исследовать пространства конструкций в биопроизводстве. Они применяются в инженерии штаммов, оптимизации биопроцессов, масштабировании и контроле в реальном времени.
Применение машинного обучения в развитии биопроцессов
Методы машинного обучения существенно повлияли на развитие биопроцессов, особенно на этапах выбора и инженерии штаммов. Они оптимизируют дизайн биокатализаторов и прогнозируют метаболические пути, увеличивая производительность и эффективность. Методы машинного обучения являются ключевыми инструментами для ускорения развития и инноваций в биопроцессах.
Оптимизация биопроцессов с использованием машинного обучения
Машинное обучение играет важную роль в оптимизации биопроцессов, фокусируясь на повышении выхода продукции через точное управление физико-химическими параметрами. Методы машинного обучения применяются для сложного анализа данных изображений микроскопии, помогая в разработке биопроцессов высокопроизводительной микрофлюидикой.
Машинное обучение в технологии процессного аналитического контроля (PAT) для мониторинга и управления биопроцессами
Методы машинного обучения играют важную роль в технологии процессного аналитического контроля для мониторинга критических параметров процесса и поддержания важных качественных характеристик биофармацевтических продуктов. Они позволяют предсказывать процессные переменные в реальном времени там, где прямое измерение затруднительно.
Улучшение рамановской спектроскопии в биопроизводстве с помощью машинного обучения
Традиционные датчики в биопроизводстве и химическом производстве ограничены измерением базовых переменных, таких как давление, температура и pH. Рамановская спектроскопия предлагает возможность реального времени обнаружения и различения химических веществ через их уникальные спектральные профили. Методы машинного и глубокого обучения усиливают рамановскую спектроскопию, моделируя взаимосвязи между спектральными профилями и концентрациями аналитов.
Заключение
Машинное обучение играет все более важную роль в развитии биопроцессов, обеспечивая новые стратегии и перспективы. Передача знаний и ансамблевые методы решают проблемы переобучения, недообучения и нехватки данных. Методы глубокого обучения и обучения с подкреплением предлагают трансформационный потенциал для оптимизации биопроцессов.
Источники:
https://arxiv.org/pdf/2210.02200
https://arxiv.org/pdf/2005.02935
MarkTechPost
«`
