Generazione di dati di simulazione derivati da un modello meccanicistico per l'IA/MLDi recente ho visitato due clienti (nel settore dei bioprocessi) in successione per delle dimostrazioni relative all'IA/ML e, cosa interessante, entrambi mi hanno posto la stessa domanda. Entrambi i clienti stanno attualmente esplorando approcci basati sui gemelli digitali, in particolare la generazione di dati di simulazione per integrare i set di dati sperimentali limitati.
1. Avete mai visto casi – o avete esperienza – di generazione di dati di simulazione a partire da un modello meccanicistico?
Per contestualizzare, un modello meccanicistico è una rappresentazione matematica di un processo basata su principi fisici, chimici e biologici fondamentali, piuttosto che su dati empirici. Ci permette di generare dati di processo simulati partendo esclusivamente dai principi primi, senza dover eseguire esperimenti reali.
Nell'ambito della purificazione tramite bioprocessi, alcuni esempi tipici includono:
- Cromatografia → equazione di van Deemter, equazioni di trasferimento di massa
- Ultrafiltrazione/Diafiltrazione (UF/DF) → Legge di Darcy, modelli di polarizzazione della concentrazione
Qualsiasi suggerimento mi sarebbe utile.
Da parte mia, quando i clienti mi chiedevano informazioni sulla creazione di modelli meccanicistici, il mio suggerimento iniziale era di implementarli in Python e integrare Python con JMP. Tuttavia, mi chiedo se esistano modi più approfonditi per aiutarli.
2.
Poiché i dati sperimentali reali sono limitati, il piano è quello di generare un ampio set di dati utilizzando un modello meccanicistico. Tuttavia, questi dati di simulazione presenteranno inevitabilmente un certo margine di errore rispetto agli esperimenti reali.
Quali sono gli approcci consigliati per correggere o compensare questo errore, in modo che il modello di intelligenza artificiale addestrato su questi dati rimanga affidabile?
Qualsiasi metodo noto o caso di studio in JMP sarebbe gradito!
Oggetto: Generazione di dati di simulazione da un modello meccanicistico per IA/MLCiao @HyeWonJung
Assistant è eccellente nella simulazione di dati con JSL. Sono rimasto piacevolmente sorpreso in una vasta gamma di discipline.
Suggerisco di impostare la prospettiva su qualcosa come "Ingegnere chimico" e poi di fornire dei prompt che richiedano la simulazione dei modelli basati sui principi fondamentali, come hai descritto.
Oggetto: Generazione di dati di simulazione da un modello meccanicistico per IA/ML@russ_wolfinger
Grazie per la rapida risposta. Non sapevo che le capacità di simulazione dell'Assistente potessero estendersi a qualcosa come la creazione di laboratori virtuali: questa è una direzione molto interessante per noi. Condividerò questa informazione con il team e ne parlerò più approfonditamente, poiché potrebbe diventare un argomento importante per le nostre discussioni di ricerca quest'anno. Stiamo anche notando che importanti aziende biofarmaceutiche stanno iniziando a esplorare concetti come i bioreattori virtuali.
Avrei una domanda di approfondimento da un punto di vista pratico.
In molti scenari reali, i clienti non dispongono di dati sperimentali sufficienti, quindi tendono ad affidarsi a modelli meccanicistici per generare dati simulati. Tuttavia, di solito si riscontra una notevole discrepanza tra i risultati simulati e le osservazioni sperimentali reali.
Qual è il modo più efficace per colmare questo divario nella creazione di un laboratorio virtuale realistico?
Mi chiedo se esistano casi concreti o come le aziende riescano effettivamente a colmare il divario tra simulazione meccanicistica e variabilità del mondo reale quando costruiscono qualcosa come un bioreattore virtuale.
Qualsiasi suggerimento è ben accetto!
Oggetto: Generazione di dati di simulazione da un modello meccanicistico per IA/ML
@HyeWonJung
Per quanto riguarda la chiusura delle lacune: è quasi certamente necessaria ed è un modo naturale per tenere informati gli esperti. Ho riscontrato che i LLM di programmazione basati sull'IA sono anche molto efficaci nel fornire promemoria per apportare e perfezionare le modifiche al codice originale.
Sembra che il codice finale previsto per un bioreattore virtuale potrebbe risultare complesso e di grandi dimensioni, ben oltre le semplici chiamate alla piattaforma JSL. In questo caso, avrebbe senso non utilizzare Assistant e passare invece a un vero e proprio IDE di programmazione come Visual Studio Code, integrato con una chat basata sull'intelligenza artificiale come GitHub Copilot. Il mio preferito è Claude Code, con cui ho ottenuto ottimi risultati. Un'architettura di codice ibrida Python + JSL, che sfrutti i punti di forza di ciascun linguaggio, sarebbe probabilmente una buona soluzione.
Nel complesso, le straordinarie capacità della programmazione basata sull'intelligenza artificiale moderna rendono la costruzione di un bioreattore virtuale molto più realizzabile rispetto a pochi mesi fa.
