人工智能在HPLC方法开发中:对技术整合,局限性和未来方向的批判性审查
Erica Alves1, B M Gurupadayya1, Prabitha Prabhakaran1
1Department of Pharmaceutical Chemistry, JSS College of Pharmacy, JSS Academy of Higher Education & Research, Mysore, India.
人工智能 (AI) 改变了高性能液态染色学 (HPLC) 方法开发的数据驱动优化. 解释性和验证方面的挑战阻碍了采用,需要为智能分析工作流提供混合框架.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算化学计算化学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 传统的高性能液体染色学 (HPLC) 方法的开发依赖于经验和解释的方法.
- 实验设计 (DoE) 和保留建模是基础性的,但范围有限.
- 人工智能 (AI) 的出现呈现了一种转向适应性,数据驱动优化的范式转变.
研究的目的:
- 批判性地审查AI在HPLC方法开发中的演变.
- 分析人工智能在该领域采用的能力和挑战.
- 确定智能HPLC工作流程的新兴趋势和未来方向.
主要方法:
- 审查人工智能平台,包括机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和强化学习 (RL).
- 从传统方法到人工智能集成的技术进步的剖析.
- 分析诸如模型解释性,监管验证和数据标准化等挑战.
主要成果:
- 人工智能在预测保留时间和优化梯度条件方面提供了先进的功能.
- 确定性模拟器经常被误认为是人工智能工具,模糊了机械和数据驱动的方法.
- 黑盒人工智能模型面临着可解释性问题,限制了在受监管环境 (GxP) 中的接受.
结论:
- 结合机械透明度和人工智能适应性的混合框架至关重要.
- 培训数据多样性,特征工程和模型验证方面的差距需要解决.
- 可解释性AI (XAI),数字双胞胎和联合学习是未来自主分析平台的关键.
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