[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125281-es":3,"doc-seo-125281-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},125281,2336475104042,"Skyler","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c32af1715be0?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786537525561427321",41,"Investigación e Informes","Sistema de control basado en machine learning para cultivo celular en modo fed-batch considerando datos de un modelo cinético para el metabolismo central de carbono","Trabajo de ingeniería civil química enfocado en bioprocesos y automatización mediante técnicas de machine learning. Se implementa un predictor con Support Vector Machine (SVM) para estimar la tasa de crecimiento (µ) de un cultivo celular, y luego integrarlo en un sistema de control para construir la estrategia de alimentación en modo fed-batch. Los datos se generan desde un modelo de células CHO y se simulan escenarios con distintos intervalos de medición. Los predictores alcanzan alta concordancia (RMSE ~10^-6 y correlación ~0,99), especialmente al usar variables como glucosa, glutamina, lactato y amoniaco, logrando control cercano al set point durante las primeras 120 horas; se concluye que es viable usar datos con intervalos de 4, 12 y 24 horas, con posible mejora incorporando ruido o datos faltantes.","UNIVERSIDAD DE CHILE  \nFACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICA, BIOTECNOLOGÍA YMATERIALES  \nSISTEMA DE CONTROL BASADO EN MACHINE LEARNING PARA CULTIVO CELULAR EN MODO FED-BATCH CONSIDERANDO DATOS DE UN MODELO CINÉTICO PARA EL METABOLISMO CENTRAL DE  \nCARBONO  \nMEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERA CIVIL QUÍMICA  \nTIFFANY ALEXANDRA MARÍA PÉREZ USHIJIMA  \nPROFESOR GUÍA:  \nJosé Salgado Herrera  \nMIEMBROS DE LA COMISIÓN:  \nZiomara Gerdzten Hakim  \nIrene Martinez Basterrechea  \nSANTIAGO DE CHILE  \nRESUMEN DE LA MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULODE INGENIERA CIVIL QUÍMICA  \nPOR: TIFFANY ALEXANDRA MARÍA PÉREZ USHIJIMA  \nFECHA: 2024  \nPROF. GUÍA: JOSÉ SALGADO HERRERA  \nSISTEMA DE CONTROL BASADO EN MACHINE LEARNING PARA CULTIVO CELULAR EN MODO FED-BATCH CONSIDERANDO DATOS DE UN MODELO CINÉTICO PARA EL METABOLISMO CENTRAL DE  \nCARBONO  \nEn los últimos años la industria a nivel global ha presentado innovación en términos dela implementación de tecnologías basadas en la Industria 4.0., incluyendo la inteligencia artificial y machine learning. Debido a lo anterior, la industria de bioprocesos ha presentado interés en la automatización de sus procesos, donde el uso de machine learning puede contribuir.  \nEn el presente trabajo se implementan tecnologías basadas en machine learning como Support Vector Machine (SVM) para predecir la tasa de crecimiento de un cultivo celular (µ) , para luego implementerla en un sistema de control y obtener la estrategia de alimentación.  \nLos datos experimentales fueron generados a partir de un modelo para células CHO disponible en literatura con el cual se puede simular diferentes escenarios para entrenar al predictor considerando diferentes intervalos de medición para asemejar la toma de datos experimentales.  \nLos predictores diseñados presentan curvas y valores similares, obteniendo predicciones con un error cuadrático medio del orden de 10 −6 y coeficientes de correlación de 0 .99 a partirde los conjuntos de datos proporcionados. Presentando mejores resultados para el caso en que se consideran variables como la glucosa, glutamina, lactato y amoniaco.  \nLa utilización de un controlador proporcional permite obtener un buen control del sistema, sin ser necesario emplear otros controladores de la familia PID. Por otro lado, casi todas las estrategias de alimentación obtenidas a partir del predictor, implementadas en el sistema permiten controlar la concentración de glucosa en un rango cercano al set point (11±1 mM) durante las primeras 120 horas del cultivo.  \nFinalmente, se concluye que es posible desarrollar un predictor basado en una herramientade machine learning, utilizando datos experimentales con intervalos de tiempo de 4, 12 y 24 horas. Sin embargo, el desempeño del predictor podría verse mejorado utilizando datos con presencia de ruido o con información faltante, como podría ocurrir en un caso real.  \nYa estamos aquí, todo está a punto de cambiar. Nos enfrentamos al mañana, mientras decimos adiós al ayer. Se acaba un capítulo, pero la historia no ha hecho más que empezar.  \n- Hannah Montana  \nAgradecimientos  \nQuiero agradecer a mi familia que siempre ha estado dándome el apoyo y la posibilidad de estudiar y desarrollarme como persona. También quiero agradecer a todas las personas que me acompañaron en lo que fue mi vida universitaria ya que sin ustedes nada hubiese sido igual.  \nGracias a los cólera, mi grupo de amigos más cercano, por las risas, su apoyo y compañíainfinita. A los CSM que me acompañaron desde primer año, cada almuerzo, estudio y salida fue inolvidable por ustedes; y en especial gracias al Tom por todo su apoyo tanto en losestudios como en la vida.  \nGracias a mis amigos, amigas, compañeros y compañeras de especialidad, que conocí en modo online y luego presencial haciendo que la experiencia del DIQBM sea excelente. Al PMDC Lab y el profe Salgado por la buena onda, compañía, apoyo y simpatía que caracteriza al laboratorio, donde claramente las risa","cbCaivsiRbvjE1cE","https://ap.wps.com/l/cbCaivsiRbvjE1cE","pdf",8128032,1,160,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Antecedentes generales\n## Problemática, motivación y descripción del proyecto\n## Objetivos y limitaciones\n# Antecedentes de estudio\n## Cultivos celulares de células mamíferas\n## Reactores fed-batch\n## Modelos para cultivos celulares\n## Técnicas de Machine Learning\n## Sistemas de control en bioprocesos\n# Metodología\n## Modelo del cultivo celular\n## Elaboración sets de datos\n## Elaboración sistema de control clásico\n## Elaboración Soft Sensor\n# Resultados\n## Modelo del cultivo celular\n## Elaboración sets de datos\n## Elaboración sistema","[{\"question\":\"Qué modelo y técnica de machine learning se usan para predecir el crecimiento celular?\",\"answer\":\"Se implementa un predictor basado en Support Vector Machine (SVM) para predecir la tasa de crecimiento del cultivo (µ). 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