现有的和新兴的实验室在2021年4.0技术

行业4.0是一个扩展的战略主动发起的德国政府推进数字制造,它被认为是三个早期工业革命的继承人。的前三个进步指特定技术机械化生产,即。蒸汽机(1765)、电力、天然气和石油(1870)和电子、通信和计算机(1969);相比之下,第四工业革命包含一个聚合技术和转向智能自动化和互联性。

行业4.0视力是指智能制造模式,利用技术进步使无缝集成操作。在这里,数字技术支撑日常操作和虚拟和物理系统有很多交叉。4.0概念被应用于各个行业提高效率,缓解合规,加快研究和开发。在本文中,我们将定义的技术和创新科学的未来。

自动化和机器人技术

4.0实验室自动化和机器人技术是关键技术,有多方面的好处。自动化的实现过程可以加速操作并提高资源使用的效率。机器人的使用还提供了改进的标准化流程的机会,从而减少错误并提供更可靠的,可重复的结果。在一起,这些好处允许分析实验室,例如,提供一个更有效和具有成本效益的服务给他们的客户。

自动化的概念并不新鲜;然而,自动化工具正变得越来越和直观。自动化和机器人的例子可以发现在许多的分支科学,包括:

• 细胞自动清洗系统
• 自动化液体处理设备
  
• 气相色谱法autosamplers
  
• 自动化,便携式离子色谱系统水质监测
  

人工智能和机器学习:人机协作

一个常见的线程在不同的学科是需要复杂的信息处理,大量的数据越来越多地在基础研究、临床研究和生物工艺和生物工程环境。这需要出现了一定程度上是由于各种各样的技术进步,比如生成组学数据的能力,复杂的生物工艺操作和监管要求不断获取信息的能力 传感器和生物传感器 。

提供如此多的信息,转向数据扮演“积极”在科学发现中的作用,即数据的挖掘可以用来培养隐藏的假设。这里,许多人最初希望机器学习(ML),人工智能(AI)的一个子集算法训练 识别数据模式和执行许多基本任务与精度和速度 。

内的一个复杂的过程,已经进化毫升字段 深度学习 ,即人工神经网络,越来越多的多层体系结构和提高学习能力 。彼得Flach 人工智能在布里斯托尔大学的教授, 描述分类作为一种特殊的机器学习。” 这是最主要的一个,也在某种程度上至少“人工智能”,因为它的统计数据非常接近。如果您正在构建一个毫升分类器——即。深层网络为例,通常是有用的不只是分类是/否,垃圾邮件和非垃圾邮件,而且得到的概率。 在实践中,许多毫升模型是过于自信。所以,这意味着经常与这些毫升模型,一些后期处理是需要改变的概率更合理的水平,例如,当我们看到天气预报。这一过程被称为校准。”

一般来说,人工智能技术,包括允许计算机模拟人类行为和繁殖或改善对人类决策 解决复杂的任务,独立或以最小的人工干预 。成功建立这样的系统,然而,显然需要一个重要的人为因素和手动清理数据集;在一个 麻省理工学院的面试, 现代化的数据和人工智能总监戴夫·约翰逊称为人工智能实现人机协作。Flach触及了一个类似的主题:“有具体和实际的东西,我们需要的数据驱动的方面。但同时,我们需要一种方法来养活人类的知识领域知识和也许他们得出的模型。这是有两个原因。从本质上讲,我不认为可以做许多事情在一个纯粹的数据驱动的方法。其次,它很贵。例如,深度学习图像分析需要大量的计算能力认识到仅仅当一个照片是颠倒的,你烧穿一点点的雨林来这样做。是真的做事情的最佳方式吗?”

Flach继续说道,“我总是成像阿兰·图灵会说什么,如果他今天会回到地球。 好的,你有这些世界上巨大的超级计算机。你只是用它来挤出一个额外的百分之一的基准数据集的手写数字识别。他会说,你没有提出正确的问题。计算机能力,你应该问最难的问题,你可以问,然后试着解决这些。我们做的是解决Facebook和谷歌的算法,这对于人类并不是一个巨大的利益与假设相比,药物发现。所以,我认为我们应该问尖锐的问题,但还有很长的路要走。”

信使rna COVID-19大流行疫苗的发展就是一个例子,在大数据基础设施投资(以及机器人自动化和其它数字系统)有重大影响。其他毫升应用的例子存在整个biopharmaceutical-focused实验室;也就是说, 生物制药4.0 ,ML算法被应用到 药物目标识别和药物再利用 ,biotherapeutic安全性和有效性影响因素的识别。在诊断,毫升似乎被病理学实验室的工作负载通过分享 医学影像分析 ,有潜力 加速罕见疾病的诊断 。

是色谱法云的准备了吗?

选择正确的数据系统可以使所有的差异。如果你部署一个色谱数据系统(CDS)在云中,这是什么意思,你的数据和GXP法规可能会影响这个决定?有很多谈论云计算和它的好处,但云计算究竟是什么?如何交付?一个监管分析实验室有什么好处?为了回答这些问题,下载该电子书。

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数字的双胞胎

数字双胞胎cyber-physical重叠的一个很好的例子是实验室4.0的视力。一个 数字双 是一个物理实体的数字复制品和被认为是工业的重要推动者,4.0。拥有一个数字复制的过程允许系统进行分析和优化前身体建设昂贵的基础设施。虽然数字双胞胎特别相关的制造业, 例如,当开发机器人 ,他们的潜在使用生物制药发展开始探索。一个 工作流是近日报道,数字双技术用于模型在网上单克隆抗体的过程描述抛光的步骤 。该研究报告是符合Quality-by-Design原则,而不要求在实验验证所需的步骤。

荀勖 机械和机电工程系,教授在奥克兰大学,新西兰,亲身感受到了智能制造和设计如何创建一个高质量、定制产品和操作系统。在他的 对智能制造 许,突显出先进信息和制造技术可以用来优化生产和产品交易。虽然数字双胞胎是一种方法,还有其他。 数字双技术被用来承担产品个性化的挑战。例如,徐是参与 高度个性化的发展空气污染面部面具 。传感器嵌入到面具的实时数据集成到数字双模型以便合规信息以及污染数据可以提供给用户。数字双也连接到云;因此,污染数据也可以喂的空气质量监测系统。

数字资产管理在制药实验室

在2020年10月,一个制药实验室副价值失去了几个月的工作,由于三个孵化器失去湿度控制导致的损失宝贵的细胞系。下载这个案例研究发现一个解决方案,识别资产利用率,决定了资产的行为随着时间的推移,决定单位是否适合目的。

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物联网更大的连接

实验室未来的连接将远远超过他们已经过去,数据必须手动下载并转移到电脑,和仪器维护只发生在出现问题或当有人安排的专家。 物联网 (物联网),即的互连设备通过互联网,有潜力优化日常操作和革新的许多方面可以在实验室中实现。便于数据管理,更大的可追溯性和自动化元数据记录所有帮助实验室操作和保持兼容在一个有效的方式。的使用 实验室信息管理系统 (LIMS)和云计算也最大限度地减少突发事件造成的损失的风险(例如,仪器故障),可能导致数据丢失。

实验室有可能变得更加一体化,并不止于此。Flach参与 球 传感器平台健康住宅环境中的应用。“这基本上是物联网在家里医疗应用程序。数据收集健康非常粗糙。我们的想法是,我们肯定会需要技术在医疗和老化——我们不能每个人都在医院。所以我们要收集数据是有用的在健康环境下,同时保持更长时间的人在他们的家庭环境。有许多问题在这个,喜欢做我们想要的吗?但是我们不能回答这个问题,直到我们知道这项技术能做什么。非常可喜的是真实世界的数据,因为有时毫升可以高度应用或理论。但当事情处于平衡,在球体,然后它可以卓有成效,“Flach说。

制药行业的数字革命

在这个世界上,我们努力让生活治疗的患者尽快,拥抱数字转换是必不可少的。然而,要想成功在这个新的数字时代,它是关键,制药公司有一个可互操作的数字策略。下载这个白皮书发现连接数字生态系统如何帮助。

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4.0技术考虑实现实验室

4.0实验室技术的成功实施需要深思熟虑,谨慎和仔细考虑实验室的具体要求,徐说:“如何应用实验室4.0技术,我需要知道人们在实验室中所发挥的作用,以及在实验室设备的作用,和他们一起工作的必要性。我也想知道人们需要处理数据来自不同的机器和系统,人们如何与这些不同设备交互,什么样的数据。他们想怎么处理数据?他们如何决定数据?他们怎么能把数据转化为信息,然后到知识,他们可以保持和使用?”

Flach把这些先进技术的引入精密仪器在实验室要求正确使用的培训:“这不是一个问题 转换它,让它做它的工作,你需要做很多工作之前你使用仪器,然后你需要做大量的工作之后来检查你是否以正确的方式使用它,结果是否有意义,等等。与机器学习和是一样的;这是一个乐器。”

最终,先进的技术需要支持运营商在实验室的实际需要。这种情绪已经被扔在“行业5.0”这个词,至上主义,可持续性和韧性得到改善。我们已经准备好了吗?可能没有,许和他的同事们说,他提供了一个世界的警告 “术语扩散”在最近的一份出版物 :“ 有,应该只有一个商务旅行。“现在,似乎行业4.0给实验室大量的选项来考虑。