全球最强“AI发酵工程师”来了！
最近，上海交通大学李金金教授团队甩出一颗重磅炸弹：团队打造了“基于迁移学习和物理可解释的小样本AI工业自动控制系统”——ManuDrive。
通过软硬件相结合，AI不仅能实时监控工厂动态，精准地规划出物料的配比方案，还能指挥生产设备自动化作业，包括精准控制温度、控制通气系统等。
这也是全球首个将“时间维度”引入工业控制领域的AI，团队称其为“人工智能工业制造超级工程师”。
据悉，该成果已经成功落地转化。人工智能全面接管工厂后的最近一个月，就将产量向上突破了3到5个百分点。
团队称，该系统具有强大的可拓展性，可以用于大多数制造工厂中。
软硬件结合，7x24小时动态监控
ManuDrive由上海交通大学李金金教授团队，与抗生素龙头川宁生物共同打造。
川宁生物是国内抗生素中间体的龙头企业，主要产品涵盖硫氰酸红霉素、头孢、青霉素等抗生素中间体以及UDCA高端原料药、辅酶Q10等。
基于生物发酵法工艺路线，目前川宁生物建设500立方生物发酵罐，为当前全球抗生素生产领域最大单体发酵罐。
然而发酵过程是一个复杂的动态过程，要“伺候”这些微生物菌种并不容易。
菌种对环境要求非常高，发酵过程中要考虑温度、PH值、溶氧量、碳氮比等上百个维度数据，包括加料速度、混合均匀性都会影响发酵结果。
因此需要进行大量实时的参数检测与跟踪，传统发酵过程中，这依赖工程师24小时全天候值守，才能获得稳定批次的发酵产物。
有了AI超级工程师，距离川宁新疆工厂3000公里外的上海，就能够实时监测和预测整个发酵过程。
简单而言，整个ManuDrive系统通过软硬件结合方式运行，即AI智能大脑+传感器系统，实现对发酵过程的自动化精准控制。
在软件层面，ManuDrive学习掌握了18万条工艺参数，通过深度挖掘并分析海量的历史生产数据，精确规划出物料的配比方案，同时对生产系统实现智能控制。
在硬件方面，通过对发酵罐等各类生产设备设置各类传感器，能够实时捕捉PH、溶氧量、等各项参数，并将其源源不断反馈给AI系统进行分析。
AI接受这些参数之后，可实时生成未来每一时刻的最优发酵方案。
引入时间维度动态变化后，AI能够以毫秒级的速度对整个发酵过程进行精准调控，并且能够提前预测产量和发酵趋势，生产误差非常小。
以抗生素发酵7天的周期为例，在发酵进行到第20小时的时候，ManuDrive就能生成从第21小时、第22小时、第23小时，一直到最后第150小时的完整发酵操作方案，通过精准神算“预测”整个生物制造过程。
在生产过程中，软件系统通过向硬件设备发送指令，确保生产流程的自动化运行。例如发酵罐可根据指令自动启停，温度调节装置能按预设参数精准调控反应温度，通气控制系统则维持稳定通气量，各硬件执行单元精准协同运作，从而保障生产过程的精确性和连续性。
AI如同一位全能的生物发酵工程师，不仅能够实时掌控生物发酵过程，还能预测未来发酵走向。
通过AI发酵工艺进行优化，可以将发酵菌种的抗生素生产潜力充分发挥出来，能直接提升产能和产物稳定性。
ManuDrive落地川宁生物后，川宁在生产、配方等多方面实现了显著提升。而AI全面接管工厂后的最近一个月，就将产量向上突破了3到5个百分点。
对于年产值超过50亿元的大厂，接受AI管控的多个罐体预计今年就可增产一成左右。
已转化公司，川宁入股
事实上，该落地成果源于川宁生物一年前签署的合作。
2024年2月，川宁生物公告与上海金珵科技有限公司建立战略合作关系，双方就抗生素中间体发酵产业的优化升级、利用AI辅助合成生物学研发及合作开发新产品等，提升川宁的生产方式和生产效率。
而金珵科技就是李金金教授创办的公司，于2023年12月成立于上海。川宁生物入股了金珵科技，持股比例达到16.67%。
此前川宁生物曾表示，如果能够顺利实现AI赋能目标，未来川宁生物有可能可以满足全球硫氰酸红霉素的供应需求，相信同时能大幅提高成本效益。
李金金现为
上海交通大学人工智能与微结构实验室主任，曾在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、加州大学圣芭芭拉分校进行学习研究，其团队在“AI for Science”领域深耕10余年，开发了具有自主知识产权的生物和材料领域的专业大模型AlphaBio和AlphaMat。
据介绍，ManuDrive基于软硬件结合的方式，有别于传统AI需要大量数据，同时减少“算法黑箱”带来的可解释性问题。
此外，基于AI+传感器的软硬件结合模式，训练效率提升了数十倍，大大缩短了从模型开发到实际应用的周期。操作人员还能够直观理解模型决策依据，还能基于因果逻辑对生产策略进行灵活调整，提升生产决策的科学性与可靠性。
也就是说，ManuDrive凭借创新算法架构，仅需十几张GPU卡，配合传统AI模型中5%的数据量，就能实现连续、精准的推理预测。
