微藻生物技术中的机器学习用于可持续生物燃料生产:进展,应用和前景
Chao-Tung Yang1, Endah Kristiani2, Yoong Kit Leong3
1Department of Computer Science, Tunghai University, Taichung 407224, Taiwan; Research Center for Smart Sustainable Circular Economy, Tunghai University, Taichung 407224, Taiwan.
机器学习 (ML) 通过解决培养和转化方面的挑战,优化微藻生物工艺,以实现可持续的生物燃料生产. 机器学习与物联网的整合增强了实时监控和管理,以实现高效的生物燃料开发.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 可再生能源可再生能源是可再生能源.
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 微藻生物燃料为化石燃料提供了一个可持续的替代品,但面临着商业化挑战.
- 有效的微藻种植和生物燃料转化对于经济可行性至关重要.
- 机器学习 (ML) 为克服这些障碍提供了一个强大的工具.
研究的目的:
- 审查ML在优化微藻生物工艺中的应用,以生产生物燃料.
- 突出ML在解决微藻生物燃料商业化技术和经济挑战中的作用.
- 探索ML与物联网 (IoT) 等技术的整合.
主要方法:
- 对微藻生物技术中ML应用的当前文献的综述.
- 分析各种ML算法 (例如,人工神经网络,支持矢量机器,决策树,随机森林).
- 检查ML模型的数据收集和准备策略.
主要成果:
- ML可以优化微藻识别,分类,培养,收获,干燥和转化.
- 机器学习与物联网的集成使实时生物过程监控和管理成为可能.
- 成功的ML应用包括菌株选择,生长优化和脂质提取.
结论:
- ML对于推进微藻生物技术和可持续生物燃料生产至关重要.
- 机器学习算法的适应性提高了整个微藻生物燃料供应链的效率.
- 对数据驱动方法的进一步研究对于将微藻生物燃料商业化至关重要.
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