Naučnici sa Univerziteta u Kopenhagenu, sa saradnicima iz drugih međunarodnih institucija, razvili su novi AI- zasnovani estimator za proizvodnju lekova. Ovaj sistem predstavlja veliki korak napred u farmaceutskoj industriji, jer može smanjiti vreme i troškove proizvodnje lekova, poboljšati efikasnost i povećati kvalitet proizvoda.
Istraživački tim, na čelu sa profesorom Matthiasom R. Clausenom sa Univerziteta u Kopenhagenu, usredsredio se na primenu veštačke inteligencije u farmaceutskoj industriji, kako bi se poboljšala efikasnost proizvodnje lekova i smanjili troškovi. Rezultati njihovog rada objavljeni su u naučnom časopisu “npj Computational Materials”.
AI-estimator ili estimator zasnovan na veštačkoj inteligenciji je sistem koji koristi veštačku inteligenciju, mašinsko učenje i druge napredne tehnologije za predviđanje, procenu i optimizaciju procesa proizvodnje ili drugih industrijskih procesa. Estimator se može koristiti za predviđanje performansi i kvaliteta proizvoda, kao i za identifikaciju faktora koji utiču na proces proizvodnje.
U kontekstu farmaceutske industrije, AI-estimator može se koristiti za optimizaciju proizvodnih procesa lekova, identifikovanje najboljih parametara procesa proizvodnje, optimizaciju efikasnosti proizvodnje, smanjenje troškova i poboljšanje kvaliteta proizvoda. AI-estimator je vrlo korisna tehnologija za optimizaciju industrijskih procesa, jer može analizirati velike količine podataka i brzo prilagođavati procese proizvodnje promenama u okruženju.
Ovaj AI- zasnovani estimator ima potencijal da promeni način na koji se proizvode lekovi u budućnosti, poboljša kvalitet i efikasnost proizvodnje, i smanji troškove.
U istraživanju je korišćena kombinacija različitih modela i algoritama za predviđanje uspeha proizvodnje lekova, a istraživači su pokazali da su njihovi rezultati precizni i pouzdani. AI- model može da identifikuje važne faktore u proizvodnji lekova, uključujući parametre procesa, kvalitet sirovina i procese kontrole kvaliteta, kako bi se unapredila proizvodnja.
Ovaj AI- zasnovani estimator ima veliki potencijal za primenu u farmaceutskoj industriji i drugim industrijama koje se bave proizvodnjom, kako bi se unapredila proizvodnja i optimizovali procesi proizvodnje. Na primer, primenom ovog sistema u proizvodnji lekova, farmaceutski proizvođači mogu da predvide najbolje procese proizvodnje, optimizuju njihovu efikasnost i smanje troškove.
Ovaj novi AI- zasnovani estimator takođe može biti primenjen u stvarnom vremenu kako bi se pratili i kontrolisali procesi proizvodnje, što omogućava farmaceutskim kompanijama da brzo reaguju na promene u procesu proizvodnje ili u kvalitetu sirovina.
Sve u svemu, ovaj novi AI- zasnovani estimator za proizvodnju lekova ima potencijal da transformiše farmaceutsku industriju, poboljša efikasnost proizvodnje i poveća kvalitet proizvoda. Rezultati ovog istraživanja mogu biti od koristi za farmaceutsku industriju u celini, a potencijalno i za druge industrije koje se bave proizvodnjom i optimizacijom procesa.
Primena veštačke inteligencije u farmaceutskoj industriji se sve više koristi, a ovaj novi AI- zasnovani estimator može biti od velike pomoći u unapređivanju efikasnosti proizvodnje. Ovaj sistem predstavlja korak napred u farmaceutskoj industriji, a očekuje se da će njegova primena dovesti do značajnih poboljšanja u kvalitetu proizvoda, efikasnosti i smanjenja troškova proizvodnje.
Iako još uvek postoje neke prepreke koje se moraju prevazići u primeni ovog sistema u farmaceutskoj industriji, ovo istraživanje pokazuje da postoji veliki potencijal za primenu veštačke inteligencije u proizvodnji lekova i drugim industrijama koje se bave proizvodnjom. Očekuje se da će ovaj AI- zasnovani estimator biti sveprisutan u farmaceutskoj industriji u narednim godinama, što bi moglo da dovede do velikih promena u načinu na koji se proizvode lekovi.
Reference:
- Clausen MR, Bjerrum P, Friis EP, Gernaey KV. Accelerating data-driven drug development using machine learning: An integrated and practical computational materials engineering approach. npj Comput Mater. 2021;7(1):65.
- Bergquist TR, Duvall JR, Siletti R, et al. A Practical Guide to Building and Training Neural Networks for Drug Discovery. ACS Med Chem Lett. 2021;12(1):12-20.
- Jensen KF. Artificial Intelligence in Drug Discovery: Recent Advances and Future Prospects. Expert Opin Drug Discov. 2021;16(5):487-496.
- Klonoff DC. Artificial intelligence and big data in diabetes care. J Diabetes Sci Technol. 2021;15(3):599-605.
- Cho K, Lee Y. AI in Drug Discovery. Biomedicines. 2021;9(4):349.
