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Bioprozessentwicklung

Daten als Rohstoff: Automatisiertes Datenschürfen in der Bioprozesstechnik

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Die Menge und Qualität der Daten haben einen entscheidenden Einfluss auf die Bewertung von Experimenten. Vor allem statistische Methoden profitieren von einer erhöhten Datenmenge. In der präsentierten Case-Study (s. Abb. 3A) erlaubt die hohe Messfrequenz zu Beginn des Experimentes die Anpassung eines einfachen Modells, welches die Arginin-Freisetzung beschreibt (s. Abb. 4, online). Mit niedrigerer Messfrequenz (s. Abb. 3B), konnte kein Modell mit aussagekräftigen Parametern angepasst werden. Ursache dafür, ist die reduzierte Information aufgrund der geringeren Daten­menge.

In Realität würde dies bedeuten, dass der Versuch mit niedrigerer Messfrequenz i) öfter durchgeführt werden muss oder ii) das relevante Phänomen nicht ausreichend gut beschrieben werden kann. Die Menge und Qualität von Daten ist folglich ein zentraler Aspekt in der Prozessentwicklung.

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Potenziale der automatischen Datenerhebung

Oftmals ist die vergleichsweise schlechte Datenlage Grund dafür, dass nur ein beschränktes Prozesswissen vorliegt. In Zukunft werden Modelle das Prozesswissen speichern und applizieren und diese Limitation immer deutlicher machen.

Im Umkehrschluss werden Model-basierte Ansätze helfen, mit den steigenden Datenmengen umzugehen. Eine Automatisierung der Datengeneration hat somit eine notwendige Automatisierung der Datenverarbeitung zur Folge. Weiters bietet eine automatisierte Probennahme inklusive Analytik und Rückgabe der Daten an ein Prozessleitsystem, die Möglichkeit des so genannten Model-basierten experimentellen Re-design. Hierbei können die generierten Daten direkt in ein Modell gespeist werden, welches das Experiment – falls nötig – sofort anhand der Datenlage anpasst. Mit diesem Werkzeug kann viel Entwicklungszeit gespart werden und damit natürlich auch „time to market“ für das finale Produkt.

Die hier vorgestellten Ansätze sind die Grundlage für kurzfristig erreichbare Ziele beispielsweise einen höheren Grad an Automatisierung in der Medienentwicklung, im Stammscreening und der Prozessentwicklung bis hin zum finalen Ziel der autonomen Entwicklungsabteilung basierend auf künstlicher Intelligenz.

Achema: Halle 9.2, Stand D67

* Dr. A. Hofer und Dr. P. Kroll TU Wien, Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und technische Biowissenschaften, 1060 Wien/Österreich

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