論文の概要: Multi-fidelity Gaussian Process for Biomanufacturing Process Modeling with Small Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14493v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 06:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 15:37:36.325943
• Title: Multi-fidelity Gaussian Process for Biomanufacturing Process Modeling with Small Data
• Title（参考訳）: 微小データを用いたバイオマニュファクチャリングプロセスモデリングのための多要素ガウス過程
• Authors: Yuan Sun, Winton Nathan-Roberts, Tien Dung Pham, Ellen Otte, Uwe Aickelin
• Abstract要約: 本稿では, バイオマニュファクチャリングにおけるプロセスモデリングに, 統計的機械学習アプローチ, 多要素ガウスプロセスを用いることを提案する。 生物生産,バイオリアクターのスケールアップ,細胞間知識伝達における2つの重要な課題を解決するために,多要素ガウス法を適用し,実世界のデータセット上での有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4687789417816917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In biomanufacturing, developing an accurate model to simulate the complex dynamics of bioprocesses is an important yet challenging task. This is partially due to the uncertainty associated with bioprocesses, high data acquisition cost, and lack of data availability to learn complex relations in bioprocesses. To deal with these challenges, we propose to use a statistical machine learning approach, multi-fidelity Gaussian process, for process modelling in biomanufacturing. Gaussian process regression is a well-established technique based on probability theory which can naturally consider uncertainty in a dataset via Gaussian noise, and multi-fidelity techniques can make use of multiple sources of information with different levels of fidelity, thus suitable for bioprocess modeling with small data. We apply the multi-fidelity Gaussian process to solve two significant problems in biomanufacturing, bioreactor scale-up and knowledge transfer across cell lines, and demonstrate its efficacy on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: バイオマニュファクチャリングでは、バイオプロセスの複雑な力学をシミュレートする正確なモデルを開発することが重要な課題である。 これは、バイオプロセスに関連する不確実性、高いデータ取得コスト、バイオプロセスにおける複雑な関係を学ぶためのデータ可用性の欠如による部分がある。 これらの課題に対処するため, バイオマニュファクチャリングにおけるプロセスモデリングに, 統計的機械学習アプローチ, 多要素ガウスプロセスを提案する。 ガウス過程回帰は、ガウス雑音によるデータセットの不確かさを自然に考慮できる確率理論に基づく確立された手法であり、多忠実性技術は複数の情報ソースを異なるレベルの忠実度で利用でき、小さなデータを用いたバイオプロセスモデリングに適している。 生物生産,バイオリアクターのスケールアップ,細胞間知識伝達における2つの重要な課題を解決するために,多要素ガウス法を適用し,実世界のデータセット上での有効性を示す。

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