AI/ML向けメカニズムモデルから生成されたシミュレーションデータを生成する先日、バイオプロセス関連の顧客2社を連続して訪問し、AI/ML関連のデモを行ったのですが、興味深いことに、どちらの顧客からも同じ質問を受けました。両社とも現在、デジタルツインのアプローチ、具体的には限られた実験データセットを補完するためのシミュレーションデータの生成について検討しているとのことでした。
1. メカニズムモデルから生成されたシミュレーションデータを生成した事例を見たことがありますか？あるいは、そのような経験はありますか？
補足として、メカニズムモデルとは、経験的データではなく、基本的な物理的、化学的、生物学的原理に基づいてプロセスを数学的に表現したものです。これにより、実際の実験を行うことなく、第一原理のみに基づいてシミュレーションされたプロセスデータを生成することができます。
バイオプロセス精製における典型的な例としては、以下のようなものがある。
- クロマトグラフィー → ファン・デームテル方程式、物質移動方程式
- 限外濾過／透析濾過（UF/DF）→ダルシーの法則、濃度分極モデル
どんなご意見でもいただければ幸いです。
私の場合、顧客からメカニズムモデルの構築について質問された際、最初はPythonで実装し、PythonとJMPを統合することを提案していました。しかし、もっと深く顧客を支援する方法はないかと考えています。
2.
実際の実験データは限られているため、機構モデルを用いて大規模なデータセットを生成する計画である。しかしながら、このシミュレーションデータは、実際の実験結果と比較して、必然的にある程度の誤差を含むことになる。
このエラーを修正または補償し、このデータに基づいて学習されたAIモデルの信頼性を維持するために推奨されるアプローチは何ですか？
JMPに関する既知の手法や事例研究があれば、ぜひ教えてください！
Re: AI/ML向けメカニズムモデルから生成されたシミュレーションデータの生成こんにちは、 @HyeWonJung さん。
AssistantはJSLを使ったデータシミュレーションにおいて非常に優れています。幅広い分野でその性能に驚かされました。
視点を「化学エンジニア」などに設定し、ご説明いただいたような第一原理モデルのシミュレーションを要求するプロンプトを表示させることをお勧めします。
Re: AI/ML向けメカニズムモデルから生成されたシミュレーションデータの生成@russ_wolfinger
迅速なご回答ありがとうございます。アシスタントのシミュレーション機能が仮想ラボの構築などにも応用できるとは知りませんでした。これは私たちにとって非常に魅力的な方向性です。チームに共有し、フォローアップさせていただきます。今年の研究開発における重要なテーマになりそうです。大手バイオ医薬品企業も仮想バイオリアクターのようなコンセプトの検討を始めているようです。
実務的な観点から、追加の質問があります。
多くの実際の現場では、顧客は十分な実験データを持っていないため、メカニズムモデルを用いてシミュレーションデータを生成する傾向があります。しかし、シミュレーション結果と実際の実験結果の間には、通常、顕著な乖離が生じます。
現実的な仮想実験室を構築する際に、このギャップを埋める最も効果的な方法は何でしょうか？
仮想バイオリアクターのようなものを構築する際に、企業が実際にどのようにして機構的なシミュレーションと現実世界の変動性との間のギャップを埋めているのか、あるいは具体的な事例があるのか疑問に思っています。
どんなご意見でも歓迎です！
Re: AI/ML向けメカニズムモデルから生成されたシミュレーションデータの生成
@HyeWonJung
ギャップを埋めることに関して：これはほぼ間違いなく必要であり、専門家が常に最新情報を把握しておくための自然な方法です。AIコーディングのLLM（学習モジュール）は、元のコードに調整を加えたり微調整したりするためのフォローアッププロンプトも非常に優れていることがわかりました。
仮想バイオリアクターの最終的なコードは、基本的なJSLプラットフォーム呼び出しをはるかに超える、複雑で大規模なものになりそうです。この場合、Assistantを使用するのではなく、Visual Studio Codeのような本格的なコーディングIDEと、Github CopilotのようなAIチャットを組み合わせる方が理にかなっています。個人的にはClaude Codeがお気に入りで、これで大きな成功を収めています。PythonとJSLのハイブリッドコードアーキテクチャは、それぞれの言語の長所を活かすことができるため、おそらく良いでしょう。
総じて言えば、現代のAIコーディングの驚異的な能力のおかげで、仮想バイオリアクターの構築はほんの数ヶ月前と比べてはるかに実現可能になった。
