Machine learning (ML) is becoming increasingly crucial in many fields of engineering but has not yet played out its full potential in bioprocess engineering. While experimentation has been accelerated by increasing levels of lab automation, experimental planning and data modeling are still largerly depend on human intervention. ML can be seen as a set of tools that contribute to the automation of the whole experimental cycle, including model building and practical planning, thus allowing human experts to focus on the more demanding and overarching cognitive tasks. First, probabilistic programming is used for the autonomous building of predictive models. Second, machine learning automatically assesses alternative decisions by planning experiments to test hypotheses and conducting investigations to gather informative data that focus on model selection based on the uncertainty of model predictions. This review provides a comprehensive overview of ML-based automation in bioprocess development. On the one hand, the biotech and bioengineering community should be aware of the potential and, most importantly, the limitation of existing ML solutions for their application in biotechnology and biopharma. On the other hand, it is essential to identify the missing links to enable the easy implementation of ML and Artificial Intelligence (AI) tools in valuable solutions for the bio-community.


翻译:在许多工程领域,机器学习(ML)正在变得日益重要,但在生物工艺工程方面尚未充分发挥其全部潜力。虽然实验加速了实验室自动化水平的提高,但实验规划和数据建模仍在很大程度上取决于人类的干预。可以将ML视为有助于整个实验周期自动化的一套工具,包括模型建设和实际规划,从而使人类专家能够专注于更为苛刻和总体的认知任务。首先,预测模型的自主建设使用了概率性编程。第二,机器学习通过规划实验,自动评估替代决定,以测试假设和开展调查,以收集以模型预测不确定性为基础的模型选择为重点的信息数据。这一审查全面概述了生物工艺开发中基于ML的自动化。一方面,生物技术和生物工程界应认识到现有ML解决方案的潜力,最重要的是,这些在生物技术和生物成份中应用的局限性。另一方面,必须查明缺失的链接,以便能够在生物界的宝贵解决方案中方便地实施ML和人工智能(AI)工具。

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