AI+精准发酵，竟然是这样落地的

6月18日，由华东理工大学、迪必尔生物联合起草的《精准发酵现状与未来发展蓝皮书》发布。

该蓝皮书涵盖了精准发酵的概念、精准发酵的技术基础、国际精准发酵现状、中国精准发酵现状与路线图4大部分。

合成生物的关键赛道：精准发酵

随着代谢工程和合成生物学技术的进步，传统的微生物发酵正在演变为精准发酵。

精准发酵技术(Precision Fermentation)，又译作精密发酵，是发酵领域的一个重要分支，它利用微生物作为细胞工厂，通过发酵过程获得高纯度的目标产物。

这项技术起源于 20 世纪 80 年代，最初用于生产人胰岛素、生长激素、酶和维生素等。

精准发酵市场因其彻底改变食品与营养、消费与个护和可持续制造等多个行业的潜力而受到关注。

精准发酵技术的核心在于利用基因编辑等工程化重编程方法，改造细菌、酵母、藻类或真菌等微生物，以生产特定的蛋白质、酶和其他化合物。

值得注意的是，通过精准发酵技术生产的蛋白质、脂肪或成分并不是转基因产品(GMO)。

精准发酵技术提供了一种生产高品质、安全和可持续天然产品的有力工具，它可以创造传统食品和农产品的可持续天然替代品。

其次，精准发酵技术在产品安全和质量方面具有显著优势，在受控的发酵环境中，生产过程可以得到更为严格的监管。

AI 在高密度发酵中的作用可以贯穿整个环节，AI 算法可以优化发酵参数，预测发酵结果，提高发酵效率和产品质量。

其中最关键的能力有三点，分别是大数据处理能力、通过模型模拟的能力和优化指导发酵过程的能力。

在常规的认知中，大数据可以通过传感器和数据采集系统，实时收集发酵过程中关键参数的数据，如温度、pH、溶氧浓度、营养物质浓度、代谢产物浓度等。

但这只是最基本的辅助收集，人工智能的加入能让AI对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等步骤，在人工介入之前确保数据质量。

而最终，AI的意义是为研究人员提供一定的数据分析，利用机器学习和数据挖掘技术，对海量数据进行分析，发现隐藏的式和规律。

想要对数据进行准确分析，就需要各类型模型的建立。

在合成生活学中，最常见的是发酵设备的物理模型，包括流体动力学模型、热力学模型等。

还有菌株模型，通过基因组学、代谢组学和转录组学数据，建立菌株的代谢网络模型和基因调控。

此外还有利用代谢流分析(MFA)和约束为基础的代谢模型(CBM)、结合设备模型和菌株模型的发酵工艺模型等。

通过AI的模拟和优化，能从中确定最佳的工艺参数和操作条件。

模型建立完成后，就需要通过模型指导发酵优化。

首先通过实时数据采集和模型预测，监控发酵过程中的关键参数，利用反愦控制系统(如 PID 控制、模糊逻辑控制等)，实时调整操作条件，确保发酵过程在最佳状态下运行。

并实时基于模型预测结果，制定优化策略，如优化营养物质供给、调控温度和 pH、调整通气和搅拌速率等，提高发酵产量和生产效率。

以及常规化的故障预测与维护，通过 AI 技术利用设备模型和数据分析技术，预测设备故障和异常情况，提前进行维护和检修，减少停机时间和生产损失。

—The End—

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