AI+精准发酵，竟然是这样落地的

　　6月18日，华东理工大学携手迪必尔生物共同发布了《精准发酵现状与未来发展蓝皮书》，此蓝皮书深入探讨了精准发酵的各个方面。

　　该书分为四个主要部分：精准的概念、精准发酵的技术基础、国际精准发酵现状以及中国精准发酵现状与路线图。本文将重点介绍其中关于“AI+精准发酵”的内容，并简要概述精准发酵技术的定义及其优势。

精准发酵：合成生物的关键赛道

　　随着代谢工程和合成生物学技术的不断进步，传统的微生物发酵正逐步演变为精准发酵。精准发酵技术，作为发酵领域的一个重要分支，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。这一技术起源于20世纪80年代，最初被用于生产人胰岛素、生长激素、酶和维生素等。如今，精准发酵市场因其能够彻底改变食品与营养、消费与个护以及可持续制造等多个行业的潜力而备受关注。

精准发酵技术的核心优势

　　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、脂肪或成分并非转基因产品(GMO)。此外，精准发酵技术还具备生产高品质、安全和可持续天然产品的能力，可以创造传统食品和农产品的可持续天然替代品。在产品质量和安全方面，精准发酵技术也展现出显著优势，因为生产过程在受控的发酵环境中进行，可以得到更为严格的监管。

AI在高密度发酵中的应用

　　AI在精准发酵中的应用贯穿整个环节。AI算法能够优化发酵参数，预测发酵结果，从而提高发酵效率和产品质量。其中，大数据处理能力、模型模拟能力和优化指导发酵过程的能力是AI在精准发酵中的三大关键能力。通过传感器和数据采集系统，可以实时收集发酵过程中的关键参数数据，如温度、pH、溶氧浓度等。然而，这仅是数据收集的基础步骤。AI的加入使得数据预处理更为高效，包括数据清洗、去噪和归一化等步骤。最终，AI利用机器学习和数据挖掘技术对海量数据进行分析，发现隐藏的规律和模式。

　　为了对数据进行准确分析，需要建立各种模型。在合成生物学中，常见的模型包括发酵设备的物理模型（如流体动力学模型、热力学模型等）、菌株模型（通过基因组学、代谢组学和转录组学数据建立的代谢网络模型和基因调控模型）以及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，可以确定最佳的工艺参数和操作条件。

　　模型建立后，需通过模型指导发酵优化。实时数据采集和模型预测可监控发酵过程中的关键参数，并利用反愦控制系统（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。此外，基于模型预测结果制定的优化策略（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）可提高发酵产量和生产效率。同时，AI技术还具备故障预测与维护功能，通过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。