🤝Ребята всем привет!!!
✔️Машинное обучение все чаще, теперь ставится на рельсы валидации и верификации так в статье: https://www.genengnews.com/topics/bioprocessing/machine-learning-an-ideal-fit-for-process-validation/ данный кейс показан на примере производства лекарственных препаратов. При этом было показано, что определение валидации процесса, как правило, состоит из трех частей: разработка процесса (PD); квалификация процесса (PQ); и непрерывная верификация процесса (CPV). При этом 2/3 это рутина, которая в целом не нуждается в человеческом участии.
✔️В работе использовались две модели искусственного интеллекта - модель изоляции для выявления аномалий на этапе дозирования и модель случайного леса для прогнозирования необходимых управляющих действий оператора на этапе полуавтоматизированного дозирования. Эти модели превзошли традиционные подходы с использованием одной переменной, заняли меньше времени и, по мнению авторов, иллюстрируют потенциальные преимущества ИИ в анализе технологических процессов.
✔️Исследование проводилось при изучении выработки рекомбинантного белка, называемого липазой 1 candida rugosa (Crl1), дрожжами вида Pichia pastoris в условиях гипоксии (отсутствие кислорода).
✔️То есть в целом получается ситуация, что мы получили и при использовании лапораскопических операций вместо операций с непосредственным открытым типом хирургического вмешательства. Подход тот же самый а эффекта больше. Именно эта способность находить в сложных данных необнаруживаемые закономерности с минимальным вмешательством оператора делает системы искусственного интеллекта идеально подходящими для производственных операций.
