Применение подхода Digital Twins при культивировании клеток-продуцентов биотехнологических продуктов

Актуальность работы. Современные биотехнологические процессы основаны на использовании живых организмов – микроорганизмов, животных или растительных клеток – для производства высококачественных биологических продуктов, таких как белки, антитела, витамины, ферменты и т.д.

---

Успейте заказать решение контрольной работы в Краснодаре , чтобы успеть до дедлайнов.

---

Однако, культивирование клеток-продуцентов является сложным и дорогостоящим процессом, который требует постоянного мониторинга и контроля условий окружающей среды, таких как температура, pH, концентрация питательных средств и т.д. В этой связи, появление технологии Digital Twins – цифровых двойников, открывает новые возможности для оптимизации процесса культивирования клеток-продуцентов. Digital Twins представляют собой моделирование объектов в виртуальном пространстве, которые могут быть использованы для анализа и оптимизации реальных процессов. Путем создания цифрового двойника биореактора, в котором культивируются клетки-продуценты, можно проводить эксперименты в виртуальной среде и оценивать воздействие различных факторов на рост и развитие клеток. Применение подхода Digital Twins при культивировании клеток-продуцентов биотехнологических продуктов позволяет значительно снизить затраты на научно-исследовательские работы и оптимизировать производственные процессы. Также это позволяет сократить время на разработку и внедрение новых технологий в производство. В дополнение к этому, использование Digital Twins может повысить качество и надежность производимых продуктов, благодаря более точному контролю параметров процесса. Таким образом, применение подхода Digital Twins находит широкое применение в биотехнологических производствах, что позволяет снизить затраты на научно-исследовательские работы и оптимизировать производственные процессы, а также повысить качество и надежность производимых продуктов. Цель работы – исследовать применение подхода Digital Twins при культивировании клеток-продуцентов биотехнологических продуктов. Задачи: - рассмотреть основные понятия Digital Twins; - описать особенности культивирования клеток-продуцентов биотехнологических продуктов; - представить описание клеток-продуцентов биотехнологических продуктов; - проанализировать культивирование клеток-продуцентов с помощью Digital Twins. Объект исследования – клетки-продуценты биотехнологических продуктов. Предмет исследования – применение подхода Digital Twins при культивировании клеток-продуцентов. Методы исследования – анализ, обобщение полученной информации. Структура работы состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы.

В результате проделанной работы решены следующие задачи: рассмотрены основные понятия Digital Twins; описаны особенности культивирования клеток-продуцентов биотехнологических продуктов; представлено описание клеток-продуцентов биотехнологических продуктов; проанализировано культивирование клеток-продуцентов с помощью Digital Twins. Применение подхода Digital Twins при культивировании клеток-продуцентов биотехнологических продуктов представляет собой важный шаг в направлении улучшения эффективности и контроля в процессе производства. Digital Twins позволяют точно моделировать и анализировать условия культивирования, что ведет к оптимизации питательных сред, температуры и других факторов, необходимых для эффективного роста и размножения клеток-продуцентов. Модели Digital Twins могут моментально реагировать на изменения в окружающей среде и процессах культивирования, предостерегая от возможных проблем и обеспечивая оперативные корректировки для поддержания оптимальных условий. Благодаря постоянному мониторингу и анализу, Digital Twins помогают в управлении качеством биотехнологических продуктов, предсказывая и предотвращая потенциальные дефекты и несоответствия стандартам. Оптимизация производственных процессов с использованием Digital Twins приводит к более эффективному использованию ресурсов, что включает в себя уменьшение потребления энергии, сырья и других материалов. Digital Twins позволяют более точное и устойчивое управление процессами культивирования, что способствует созданию более устойчивой и предсказуемой системы производства биотехнологических продуктов. Digital Twins помогают в оптимизации состава и концентрации питательных веществ в среде, обеспечивая максимальный выход продукции от клеток-продуцентов. Моделирование в реальном времени позволяет быстро адаптироваться к изменениям и улучшать процесс культивирования. Digital Twins позволяют в режиме реального времени мониторить ключевые параметры культивирования, такие как плотность клеток, производство метаболитов и качество продукции. Они также могут автоматически корректировать условия культивирования для оптимизации производственного процесса. Digital Twins способны адаптироваться к изменениям в росте клеток-продуцентов, предсказывая возможные проблемы и предоставляя рекомендации по оптимизации культивирования для поддержания высокой продуктивности. Таким образом, использование Digital Twins в культивировании клеток-продуцентов открывает новые возможности для улучшения качества, эффективности и устойчивости производства в сфере биотехнологий.

1. Никитина М.А. «Цифровой двойник» -имитационная модель пищевого продукта. Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2020. Т. 6. С. 136-140. 2. Скобелев П.О., Майоров И.В., Симонова Е.В. и др. Реализация цифрового двойника растений для адаптивного расчета длительности стадий развития и прогнозирования урожайности культур в кибер-физической системе управления точным земледелием. Математические методы в технике и технологиях -ММТТ. 2020. Т. 12-3. С. 133-136. 3. Трефилов С.А., Лекомцев П.В., Никитин Ю.Р. Цифровой двойник мехатронного устройства на основе алгоритма прогнозирования по малым обучающим выборкам. Автоматизация и измерения в машино- приборостроении. 2020. № 3 (11). С. 39-49. 4. Defraeye T., Shrivastava C., Berry T., Verboven P., Onwude D., Schudel S., Buhlmann A., Cronje P., Rossi P.M. Digital twins are coming: Will we need them in supply chains of fresh horticultural produce? Trends in Food Science & Technology, 2021. No (109), pp. 245-258. 5. Howard D.A., Ma Z., Jorgensen B.N. Digital Twin Framework for Energy Efficient Greenhouse Industry 4.0. In: Novais P., Vercelli G., Larriba-Pey J.L., Herrera F., Chamoso P. (eds). Advances in Intelligent Systems and Computing. Proceedings of the 11th International Symposium on Ambient Intelligence, L'Aquila, Italy. Springer, Cham. 2021. Vol. 1239, pp. 289-292. 6. Jones D., Snider C., Nassehi A., Yon J., Hicks B. Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2020. No. 29, pp. 36-52. 7. Moghadam P, Lowe T, Edwards EJ. Digital Twin for the Future of Orchard Production Systems. Proceedings of the Third International Tropical Agriculture Conference (TROPAG 2019). 2019. No. 36(1), pp. 92-99. 8. Neethirajan S., Kemp B. Digital Twins in Livestock Farming. Animals 2021. No. 11(4), pp. 114-156. 9. Pylianidis C., Osinga S., Athanasiadis I.N. Introducing digital twins to agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. 2021. No. 184(4), pp. 105-942. 10. Singh M., Fuenmayor E., Hinchy E.P., Qiao Y., Murray N., Devine D. Digital Twin: Origin to Future. Applied System Innovation. 2021. No. 4(2), pp. 36. 11. Verdouw C., Tekinerdogan B., Beulens A., Wolfert S. Digital twins in smart farming. Agricultural Systems. 2021. No 189(15). рр.10-146.