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BioTwinAI
KI-gestützte Hybridmodellierung für verbesserte Bioprozesse.
Das Problem
Die Entwicklung von Bioprozessen ist langsam und teuer, und bereits geringfügige Abweichungen im Zellverhalten oder den Prozessbedingungen können zu kostspieligen Fehlversuchen führen. Traditionelle Modelle können die Komplexität lebender Systeme nur schwer abbilden, sodass Teams auf Versuch und Irrtum angewiesen sind.
Hauptmerkmale
Hybride mechanistische und maschinelle Lernmodelle simulieren Bioprozesse mit deutlich höherer Genauigkeit als die einzelnen Ansätze. Echtzeitvorhersagen helfen Teams, Probleme zu erkennen, bevor sie eine Charge beeinträchtigen, und die Simulationen lassen sich direkt in bestehende Prozessentwicklungsabläufe integrieren.
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