Bigfinite ile Farmasötik ve Bioteknoloji İmalatında Eğitilmiş Makine Öğrenme Modelleri
"Bigfinite: Ecza ve biyoteknoloji üretim süreçlerine odaklanan nesnelerin interneti ve büyük very platformudur."
Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek, açık kaynaklı yazılım kütüphaneleri ve güçlü GPU'larla yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarını hızlandıran açık kaynaklı yazılım kütüphaneleri ve Amazon EC2 P3 Örnekleri gibi teknolojik gelişmeler sayesinde daha az zaman ve daha düşük maliyet kullanılmaya başlandı.
Makine öğreniminin (ML) pazar tarafından benimsenmesi endüstri bölümlerine göre değişmekle birlikte, sağlık ve yaşam bilimleri keşfetmek için birçok fırsata sahiptir. Özellikle ilaç ve biyoteknoloji endüstrileri, topladıkları ve düzenleme amacıyla sakladıkları büyük hacimlerdeki verilerden düşük bir şekilde faydalanmaktadır.
Bigfinite- AWS Partner Network (APN) Standard Technology Partner- AWS ortak ağının standart teknoloji ortağı Bigfinite, verilerin kullanımı ve yönetimini geliştirmek için İyi Üretim Uygulamasına (GMP-Good Manufactoring Practice) bağlı bir dizi ML çözümü sunar. Bu çözümler, belirli sorunları çözmek ve yaşam bilimleri üretimini desteklemek için yapay zeka (AL-Artificial İntelligence) ve ML yetenekleri oluştumada büyük miktarda veri hacmini kullanır.
Bigfinite üreticilere süreçleri optimize etmeleri, üretim kalitesi sorunlarını azaltmaları ve mevzuata uygunluğu sağlamaları için yeni yollar keşfetmelerine olanak tanır. Makine öğrenimine ve gelişmiş analitiklere dayalı tahminler barındırırlar.
AI uygulamasının bir örneği, Tahmini Genel Ekipman Etkinliği (OEE-Predictive Overall Equipment Effectiveness) olarak adlandırılır. Bu örnek ekipmanların kullanılabilirliği arasında gizli ilişkiler bularak OEE değerini arttırır.
Verilerdeki İlişkileri Görselleştirme
Bigfinite, üreticilerin ML süreçlerinde geçen temel özellikleri sağlayarak kendi özel makine öğrenme tahmini modellerini geliştirmelerine yardımcı olur.
Verileri bir bulut depolama alanına yükledikten sonra, kullanıcılar verileri keşfetmek ve içindeki gizli desenleri bulmak için denetlenmeyen Al algoritmalarını uygulayabilirler. Bu özellik, öngörülebilir modelleri eğitmek için uygun veri kaynaklarını seçme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Örneğin, bir grup iş için oksijen konsantrasyonunu tahmin etmek istiyorsanız, platform şu gibi bir soruyla yardımcı olur "Tahmini bir model oluşturmak için hangi veriler kullanılır?”
Eğer elinizde bir soruyla ilgili çok sayıda nitel özellik mevcutsa, sorunun cevabını bulmak sandığınız kadar kolay olmaz. Yerleşik, denetlenmeyen bir Al modeli kullanıyorsanız, yalnızca görselleştirir ve bu tür ilişkileri gösterir.
Doğru Makine Öğrenme Algoritmasını Seçme
Bir başka Bigfinite özelliği, üreticilerin onları eğitmek için kullanmaları gereken uygun ML algoritmasına yönlendiren ilk veri araştırmasını gerçekleştirmelerine yardımcı olmasıdır.
ML uygulayıcıları zamanlarının çoğunu model eğitimi için veri hazırlama, entegre etme ve analiz etme gibi işlerle geçirirler. Bigfinite’nin keşfettiği bu özellikler sizin hız ve veriminizi arttırır. Aşağıdaki iki görsel, kullanıcıların tahmini Al modellerinin eğitimine başlamadan önce veri içindeki kalıpları nasıl keşfedebileceklerini gösterir.
Kullanıcılar için hazırlanan bu grafik arayüzü kullanarak bir Al modeli oluşturabilirsiniz.
Eğitimli model, öngörülen OEE gibi yetenekler (kabiliyetler) için kullanılacaktır. 4. görsel bizlere bir üretim hattının gerçek zamanlı olarak görselleştirilmesini ve tahmin edilen değerleri gösterir yani üretilecek miktarı ve 30 dakika sonra üretilen miktarı gösterir.
Üreticiler bu tahminleri ekipmanlarının nasıl çalıştığını ve ne zaman üretim yapılmasını bekleyeceklerini daha iyi anlamak için kullanabilirler. Bu bilgiyi, genel performansına bakarak ekipmana ne zaman servis yapacaklarını planlamak için de kullanabilirler.
Bu sayede, imalatçılar parçaları duruncaya kadar çalıştırmalarına izin vermek yerine proaktif olarak değiştirebilirler. ML modelleri ile genel üretim işlemlerinin verimliliği optimize edilebilirler.
Sonuç
Bigfinite, üreticilerin verilerin kullanımını ve yönetimini geliştirmelerine ve AI ve ML yeteneklerinin avantajlarından yararlanmalarına yardımcı olur.
Bigfinite ilaç endüstrisine yöneliktir ancak, herhangi bir endüstrideki üreticilere aynı teknoloji veya yöntem uygulanabilir.
Kaynak: https://aws.amazon.com/tr/blogs/apn/training-machine-learning-models-in-pharma-and-biotech-manufacturing-with-bigfinite/
Önerilen Yazılar
Marka Bilinirliğini Artıracak Bir Logo Nasıl Yaratılır?
@font-face Kullanımı ve Bilmeniz Gerekenler
COVID-19 Sürecine Tasarım Odaklı Düşünme Yaklaşımı