論文の概要: Opportunities of Hybrid Model-based Reinforcement Learning for Cell Therapy Manufacturing Process Development and Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03116v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 00:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 00:03:46.157390
• Title: Opportunities of Hybrid Model-based Reinforcement Learning for Cell Therapy Manufacturing Process Development and Control
• Title（参考訳）: 細胞処理プロセス開発と制御のためのハイブリッドモデルベース強化学習の可能性
• Authors: Hua Zheng, Wei Xie, Keqi Wang, Zheng Li
• Abstract要約: 細胞治療製造の主な課題は、高い複雑さ、高い不確実性、非常に限られたプロセスデータである。 本稿では,プロセス開発と制御を効率的にガイドするフレームワーク"hybridRL"を提案する。 実験的検討では, 細胞治療の例を用いて, 提案したハイブリッド-RLフレームワークが, 古典的決定論的力学モデルによるプロセス最適化よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.580930850408461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Driven by the key challenges of cell therapy manufacturing, including high complexity, high uncertainty, and very limited process data, we propose a stochastic optimization framework named "hybrid-RL" to efficiently guide process development and control. We first create the bioprocess probabilistic knowledge graph that is a hybrid model characterizing the understanding of biomanufacturing process mechanisms and quantifying inherent stochasticity, such as batch-to-batch variation and bioprocess noise. It can capture the key features, including nonlinear reactions, time-varying kinetics, and partially observed bioprocess state. This hybrid model can leverage on existing mechanistic models and facilitate the learning from process data. Given limited process data, a computational sampling approach is used to generate posterior samples quantifying the model estimation uncertainty. Then, we introduce hybrid model-based Bayesian reinforcement learning (RL), accounting for both inherent stochasticity and model uncertainty, to guide optimal, robust, and interpretable decision making, which can overcome the key challenges of cell therapy manufacturing. In the empirical study, cell therapy manufacturing examples are used to demonstrate that the proposed hybrid-RL framework can outperform the classical deterministic mechanistic model assisted process optimization.
• Abstract（参考訳）: 高複雑性, 高い不確実性, 極めて限られたプロセスデータを含む, 細胞治療における重要な課題に起因して, プロセス開発と制御を効率的に導くための確率的最適化フレームワーク"hybrid-RL"を提案する。 まず,生物生産プロセス機構の理解とバッチ・ツー・バッチ・バラツキやバイオプロセスノイズなど固有の確率性を定量化するハイブリッドモデルであるバイオプロセス確率的知識グラフを作成する。 非線形反応、時間変動運動学、部分的に観察されたバイオプロセス状態など、重要な特徴を捉えることができる。 このハイブリッドモデルは、既存のメカニックモデルを活用して、プロセスデータからの学習を促進することができる。 限られたプロセスデータを与えると、モデル推定の不確かさを定量化する後方サンプルを生成するために計算サンプリング手法が用いられる。 次に,自然確率性とモデル不確実性の両方を考慮したハイブリッドモデルベースベイズ強化学習(rl)を導入し,最適かつ堅牢かつ解釈可能な意思決定を指導し,細胞療法製造の重要な課題を克服する。 実験的検討では, 細胞治療の例を用いて, 提案したハイブリッドRLフレームワークが, 古典的決定論的力学モデルによるプロセス最適化よりも優れていることを示す。

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