中新網上海5月12日電 (記者 許婧)上海交通大學李金金教授團隊打造的“基于遷移學習和物理可解釋的小樣本AI工業(yè)自動控制系統(tǒng)”(AI自控系統(tǒng)，ManuDrive)已成功落地轉化。ManuDrive將時間維度引入工業(yè)發(fā)酵過程，實現了AI動態(tài)調控，通過在復雜的生物發(fā)酵過程中能動態(tài)調控參數，實時生成未來每一個時刻的最優(yōu)發(fā)酵方案，進而大幅度提升了工業(yè)發(fā)酵產量。
在生物發(fā)酵領域，時間是一個很大的影響因素。微生物在各個生長階段的差異十分顯著，它們的生長狀態(tài)關系到整個發(fā)酵過程的成敗。為了保證發(fā)酵質量，通常需要人類工程師根據常年積累的經驗，24小時不間斷地進行手動調控。
上海交通大學李金金教授團隊打造了AI自控系統(tǒng)并落地轉化，將時間維度引入工業(yè)發(fā)酵過程，精準調控工業(yè)發(fā)酵過程。圖為李金金在介紹相關成果。 中新網記者 許婧 攝
李金金12日介紹，ManuDrive將“時間維度”引入到工業(yè)控制領域當中，攻克了生物發(fā)酵這一復雜且動態(tài)過程里實時預測與精準調控的國際難題。在實際落地應用中，ManuDrive不僅使發(fā)酵罐的發(fā)酵產量實現了大幅度的提升，同時生產過程中的波動也得到了極大幅度的降低，工廠的生產穩(wěn)定性和效率都顯著增強。
“隨著AI技術與生物制造的深度融合發(fā)展，發(fā)酵生產正逐步從以往依賴經驗的‘試錯模式’向依靠數據驅動的‘智能模式’轉變。它不僅對原有的生產流程進行了重新塑造，更在生物制造領域催生出了一場意義深遠的技術革命，為整個行業(yè)的未來發(fā)展開辟了更為廣闊的前景?！崩罱鸾鹫f。
以抗生素發(fā)酵7天的周期為例，在發(fā)酵進行到第20小時的時候，ManuDrive就能生成從第21小時、第22小時、第23小時，一直到最后的第150小時的完整發(fā)酵操作方案，精準“預測”整個發(fā)酵過程。這改變了傳統(tǒng)的發(fā)酵調控模式，不再需要人類工程師手動去進行每個小時的發(fā)酵調控工作，而是借助人工智能向中控系統(tǒng)發(fā)送操作指令，大大提高了調控的效率與精準度；通過AI調控所生成的方案更加科學有效，對原先以經驗為主的生物發(fā)酵方案進行了進一步優(yōu)化。
同時，AI的調控具備持續(xù)迭代的優(yōu)勢，基于ManuDrive所產生的高質量數據，AI又能夠持續(xù)進行反饋和迭代，使得發(fā)酵產量不斷提升，形成了一個不斷輸入新數據、提升產量，再輸入新數據、進一步提升產量的良性循環(huán)，進一步推動產業(yè)轉型升級。
據悉，不同于主流AI大模型需依賴數千塊乃至上萬塊GPU卡才能運行的高耗能模式，ManuDrive憑借創(chuàng)新算法架構，僅需十幾張GPU卡，配合傳統(tǒng)AI模型中5%的數據量，就能實現連續(xù)、精準的推理預測。這一突破不僅大幅削減企業(yè)在算力資源上的資金投入，更顯著降低智能化改造成本，讓中小型企業(yè)也能以低成本部署高效“AI工業(yè)大腦”。
在國產化適配層面，該系統(tǒng)深度兼容國產算力服務器，從硬件底層到算法框架實現全鏈路自主可控。系統(tǒng)充分發(fā)揮國產算力設備的性能優(yōu)勢，在保障運算效率的同時，擺脫對進口算力設備的依賴，有效規(guī)避技術封鎖風險。這種輕量化部署與國產算力的結合，使企業(yè)無需擔心算力基礎設施的高昂建設成本與維護壓力，可快速完成系統(tǒng)部署與調試，加速智能化轉型進程。(完)
（原標題：上?？蒲袌F隊首次將時間維度引入AI 可精準調控工業(yè)發(fā)酵過程）
本文鏈接：http://www.enbeike.cn/news-8-4168-0.html新研究將時間維度引入AI 可精準調控工業(yè)發(fā)酵過程
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