中新網(wǎng)上海5月12日電 (記者 許婧)上海交通大學(xué)李金金教授團(tuán)隊打造的“基于遷移學(xué)習(xí)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(zhuǎn)化。ManuDrive將時間維度引入工業(yè)發(fā)酵過程,實現(xiàn)了AI動態(tài)調(diào)控,通過在復(fù)雜的生物發(fā)酵過程中能動態(tài)調(diào)控參數(shù),實時生成未來每一個時刻的最優(yōu)發(fā)酵方案,進(jìn)而大幅度提升了工業(yè)發(fā)酵產(chǎn)量。
在生物發(fā)酵領(lǐng)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(guān)系到整個發(fā)酵過程的成敗。為了保證發(fā)酵質(zhì)量,通常需要人類工程師根據(jù)常年積累的經(jīng)驗,24小時不間斷地進(jìn)行手動調(diào)控。
上海交通大學(xué)李金金教授團(tuán)隊打造了AI自控系統(tǒng)并落地轉(zhuǎn)化,將時間維度引入工業(yè)發(fā)酵過程,精準(zhǔn)調(diào)控工業(yè)發(fā)酵過程。圖為李金金在介紹相關(guān)成果?!≈行戮W(wǎng)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(lǐng)域當(dāng)中,攻克了生物發(fā)酵這一復(fù)雜且動態(tài)過程里實時預(yù)測與精準(zhǔn)調(diào)控的國際難題。在實際落地應(yīng)用中,ManuDrive不僅使發(fā)酵罐的發(fā)酵產(chǎn)量實現(xiàn)了大幅度的提升,同時生產(chǎn)過程中的波動也得到了極大幅度的降低,工廠的生產(chǎn)穩(wěn)定性和效率都顯著增強(qiáng)。
“隨著AI技術(shù)與生物制造的深度融合發(fā)展,發(fā)酵生產(chǎn)正逐步從以往依賴經(jīng)驗的‘試錯模式’向依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的‘智能模式’轉(zhuǎn)變。它不僅對原有的生產(chǎn)流程進(jìn)行了重新塑造,更在生物制造領(lǐng)域催生出了一場意義深遠(yuǎn)的技術(shù)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(jìn)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(zhǔn)“預(yù)測”整個發(fā)酵過程。這改變了傳統(tǒng)的發(fā)酵調(diào)控模式,不再需要人類工程師手動去進(jìn)行每個小時的發(fā)酵調(diào)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(diào)控的效率與精準(zhǔn)度;通過AI調(diào)控所生成的方案更加科學(xué)有效,對原先以經(jīng)驗為主的生物發(fā)酵方案進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化。
同時,AI的調(diào)控具備持續(xù)迭代的優(yōu)勢,基于ManuDrive所產(chǎn)生的高質(zhì)量數(shù)據(jù),AI又能夠持續(xù)進(jìn)行反饋和迭代,使得發(fā)酵產(chǎn)量不斷提升,形成了一個不斷輸入新數(shù)據(jù)、提升產(chǎn)量,再輸入新數(shù)據(jù)、進(jìn)一步提升產(chǎn)量的良性循環(huán),進(jìn)一步推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
據(jù)悉,不同于主流AI大模型需依賴數(shù)千塊乃至上萬塊GPU卡才能運(yùn)行的高耗能模式,ManuDrive憑借創(chuàng)新算法架構(gòu),僅需十幾張GPU卡,配合傳統(tǒng)AI模型中5%的數(shù)據(jù)量,就能實現(xiàn)連續(xù)、精準(zhǔn)的推理預(yù)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(chǎn)化適配層面,該系統(tǒng)深度兼容國產(chǎn)算力服務(wù)器,從硬件底層到算法框架實現(xiàn)全鏈路自主可控。系統(tǒng)充分發(fā)揮國產(chǎn)算力設(shè)備的性能優(yōu)勢,在保障運(yùn)算效率的同時,擺脫對進(jìn)口算力設(shè)備的依賴,有效規(guī)避技術(shù)封鎖風(fēng)險。這種輕量化部署與國產(chǎn)算力的結(jié)合,使企業(yè)無需擔(dān)心算力基礎(chǔ)設(shè)施的高昂建設(shè)成本與維護(hù)壓力,可快速完成系統(tǒng)部署與調(diào)試,加速智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。(完)
(原標(biāo)題:上??蒲袌F(tuán)隊首次將時間維度引入AI 可精準(zhǔn)調(diào)控工業(yè)發(fā)酵過程)
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