机器学习:生物化学工程的进步
Ritika Saha1, Ashutosh Chauhan1, Smita Rastogi Verma2
1Department of Biotechnology, Delhi Technological University, New Delhi, 110042, India.
Biotechnology letters
|June 20, 2024
概括
机器学习 (ML) 通过优化复杂的生物系统来增强生物工艺工程. 本研究探讨了ML算法和案例研究,为生物技术过程中的当前挑战提供了解决方案.
科学领域:
- 生物工艺工程 生物工艺工程
- 生物技术是生物技术.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 生物处理工程对于制药,生物燃料,环境修复和食品行业至关重要.
- 优化生物过程是具有挑战性的,因为复杂和不可预测的生物机制.
- 机器学习 (ML) 提供了一种强大的方法来解决这些复杂性.
研究的目的:
- 为生物工艺工程中使用的常见ML算法提供数学理解.
- 讨论各种案例研究,展示ML在生物过程中的应用.
- 介绍生物工艺工程的ML的最新进展,挑战和潜在解决方案.
主要方法:
- 审查ML算法的基本数学原理:支持矢量机 (SVM),主要组件分析 (PCA),部分最小方程 (PLS) 和强化学习 (RL).
- 分析了各种案例研究,证明了在生物工艺工程中ML的实施.
- 讨论当前的挑战和该领域的未来方向.
主要成果:
- 证明了ML算法的实用性,用于改进和开发新的生物技术过程.
- 突出了SVM,PCA,PLS和RL在不同生物工艺领域的成功应用.
- 确定了关键挑战,如数据要求和模型可解释性,并提出了潜在的解决方案.
结论:
- 机器学习是生物工艺工程的转型技术,可以优化复杂的系统.
- 对ML算法及其应用的进一步研究可以推动生物技术的创新.
- 应对当前的挑战将释放ML在生物过程开发和优化中的全部潜力.
