論文の概要: Reinforcement learning meets bioprocess control through behaviour cloning: Real-world deployment in an industrial photobioreactor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06853v1
- Date: Mon, 08 Sep 2025 16:21:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.253594
- Title: Reinforcement learning meets bioprocess control through behaviour cloning: Real-world deployment in an industrial photobioreactor
- Title（参考訳）: 行動クローニングによるバイオプロセス制御の強化学習:産業用フォトバイオリアクターにおける実世界展開
- Authors: Juan D. Gil, Ehecatl Antonio Del Rio Chanona, José L. Guzmán, Manuel Berenguel,
- Abstract要約: オープン光バイオリアクター(PBR)におけるpH制御のための強化学習(RL)制御手法と行動クローニング(BC)の組み合わせを提案する。
これは、我々の知る限り、RLベースの制御戦略を、このような非線形で乱れやすいバイオプロセスに最初に適用したことを意味する。
全体として、この研究は、生物プロセス制御のためのRLベースの手法の可能性を示し、他の非線形で乱れやすいシステムに広く適用する方法を舗装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2824525084545688
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The inherent complexity of living cells as production units creates major challenges for maintaining stable and optimal bioprocess conditions, especially in open Photobioreactors (PBRs) exposed to fluctuating environments. To address this, we propose a Reinforcement Learning (RL) control approach, combined with Behavior Cloning (BC), for pH regulation in open PBR systems. This represents, to the best of our knowledge, the first application of an RL-based control strategy to such a nonlinear and disturbance-prone bioprocess. Our method begins with an offline training stage in which the RL agent learns from trajectories generated by a nominal Proportional-Integral-Derivative (PID) controller, without direct interaction with the real system. This is followed by a daily online fine-tuning phase, enabling adaptation to evolving process dynamics and stronger rejection of fast, transient disturbances. This hybrid offline-online strategy allows deployment of an adaptive control policy capable of handling the inherent nonlinearities and external perturbations in open PBRs. Simulation studies highlight the advantages of our method: the Integral of Absolute Error (IAE) was reduced by 8% compared to PID control and by 5% relative to standard off-policy RL. Moreover, control effort decreased substantially-by 54% compared to PID and 7% compared to standard RL-an important factor for minimizing operational costs. Finally, an 8-day experimental validation under varying environmental conditions confirmed the robustness and reliability of the proposed approach. Overall, this work demonstrates the potential of RL-based methods for bioprocess control and paves the way for their broader application to other nonlinear, disturbance-prone systems.
- Abstract（参考訳）: 生産単位としての生きた細胞の本質的な複雑さは、安定かつ最適なバイオプロセス条件、特に変動する環境に曝露されるオープンな光バイオリアクター (PBR) を維持する上で大きな課題を生み出している。
そこで本稿では,オープンPBRシステムにおけるpH制御のためのReinforcement Learning (RL) 制御手法を提案する。
これは、我々の知る限り、RLベースの制御戦略を、このような非線形で乱れやすいバイオプロセスに最初に適用したことを意味する。
提案手法は,RLエージェントが実システムと直接対話することなく,PID(Proportional-Integral-Derivative)コントローラによって生成された軌道から学習するオフライントレーニング段階から始まる。
これに続いて、日々のオンラインの微調整フェーズが続き、進化するプロセスのダイナミクスへの適応と、高速で過渡的な障害の強い拒絶を可能にします。
このハイブリッドオフラインオフライン戦略は、オープンなPBRにおける固有の非線形性と外部摂動を扱える適応制御ポリシーの展開を可能にする。
シミュレーションでは, 絶対誤差積分法(IAE)は, PID制御と比較して8%, 標準のオフポリチックRLに比べて5%削減された。
さらに, 作業コストの最小化に要する標準RLに比べて, PIDに対して54%減少し, 7%低下した。
最後に, 環境条件の異なる8日間の実験実験を行い, 提案手法の堅牢性と信頼性を確認した。
全体として、この研究は、生物プロセス制御のためのRLベースの手法の可能性を示し、他の非線形で乱れやすいシステムに広く適用する方法を舗装する。
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