“`html
Автоматизация и ИИ в грибных биопроцессах: движение к устойчивому биопроизводству
Интеграция автоматизации и ИИ в грибных биопроцессах представляет собой значительное развитие в биопроизводстве, особенно в достижении устойчивости через принципы циркулярной экономики. Филаментозные грибы обладают замечательной метаболической гибкостью, что делает их идеальными кандидатами для преобразования органических субстратов в ценные биопродукты. Автоматизация заменяет ручные задачи механизированными инструментами, оптимизируя эффективность процесса и уменьшая человеческие ошибки. В свою очередь, ИИ эмпирически обогащает эти системы аналитикой прогнозирования и способностями принятия решений в реальном времени на основе данных, улучшая контроль процесса и использование ресурсов. Эта синергия позволяет грибам производить разнообразные биопродукты, такие как ферменты, органические кислоты и биологически активные соединения, внося вклад в отрасли, начиная от фармацевтики до технологий пищевых продуктов.
Применение умных биореакторов снабженных датчиками и исполнительными устройствами обеспечивает точный мониторинг и контроль динамики роста грибов в системах погруженного брожения (SmF) и брожения в твердой среде (SSF). Эта технологическая интеграция решает критические проблемы, такие как ограничения по переносу кислорода и нагрев, которые традиционно препятствовали масштабируемости. Путем использования принципов Промышленности 4.0, секторы биопроизводства могут достичь автономной работы, оптимизируя производственные выходы и минимизируя воздействие на окружающую среду. Несмотря на эти достижения, требуется дополнительные исследования, чтобы полностью использовать потенциал ИИ в оптимизации использования питательных веществ и выхода продукции в грибных биопроцессах, особенно в контексте производства пищевых продуктов, таким образом, заполняя существующие пробелы в знаниях для будущих устойчивых инноваций.
Основы автоматизации, искусственного интеллекта и машинного обучения
Автоматизация в промышленной биотехнологии заключается в замене ручных задач механизированными инструментами для улучшения контроля и оптимизации процесса, тем самым уменьшая человеческие ошибки и риски загрязнения. ИИ имитирует когнитивные способности человека, позволяя машинам принимать автономные решения на основе анализа данных. Он включает методы обучения с учителем, без учителя, полу-надзорное и обучение с подкреплением, что критически важно для оптимизации биопроцессов путем улучшения производительности и обеспечения соблюдения нормативных требований. Роботы, важные для автоматизации, выполняют повторяющиеся или опасные задачи с точностью и эффективностью, способствуя улучшению сбора данных и надежности процесса.
ИИ-инструменты и системы в культивировании филаментозных грибов
В культивировании филаментозных грибов крайне важно использование ИИ-инструментов и систем для оптимизации биопроцессов путем максимизации выхода продукции и минимизации затрат и воздействия на окружающую среду. Автоматизация через ИИ обеспечивает мониторинг и контроль критических параметров, таких как pH, температура и уровень питательных веществ в реальном времени. Умные датчики обеспечивают инситу-отбор, предоставляя непрерывные данные без нарушения стерильности. Инструменты анализа изображений автоматизируют измерение биомассы и оценку морфологии грибов, улучшая эффективность и точность. Роботизированные системы обрабатывают сложные задачи, такие как добавление питательных веществ и отбор образцов. Умные биореакторы интегрируют ИИ для продвинутого контроля процесса, улучшая масштабируемость и воспроизводимость. Эти технологии обещают революционизировать грибное биопроизводство, обеспечивая последовательные, высококачественные производственные результаты.
Автоматизированная оценка водной активности в биопроцессе твердой ферментации:
В СФФ, где грибы процветают с минимальным количеством свободной воды, точная оценка водной активности (aw) критична для оптимизации условий роста. Был разработан метод с использованием MATLAB для оценки поверхностной конденсации, аналога aw, на основе цифрового анализа изображений грибной биомассы и капель воды. Этот неразрушающий подход предлагает экономически эффективное средство для мониторинга и контроля параметров ферментации, обеспечивая оптимальный рост грибов и метаболическую активность. Такие достижения улучшают эффективность процесса и смягчают риски загрязнения, подчеркивая роль ИИ-инструментов в продвижении СФФ-биопроизводства.
Потребности в исследованиях и будущие направления в грибных биопроцессах
Будущие прорывы в грибных биопроцессах должны сосредоточиться на интеграции ИИ и автоматизации для улучшения сбора данных в реальном времени, оптимизации производства органических кислот, ферментов и фармацевтических препаратов, а также повышения операционной эффективности. Разработка многопараметрических умных датчиков для упрощения мониторинга и контроля является критической, уменьшая сложность установки и риски загрязнения. Кроме того, прорывы в автоматическом контроле морфологии, онлайн-оценке биомассы и контроле качества необходимы для эффективного масштабирования биопроцессов. Решение этих проблем поддержит устойчивое производство пищевых продуктов и удовлетворит растущий мировой спрос в условиях климатических и ресурсных ограничений, двигаясь к более эффективным и экономичным решениям для биопроизводства.
“`
