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English(EN) Autonomous Structural Discovery Of Bioprocess Dynamics And Kinetics Via LLM-Driven Agents

LLM智能体自主发现生物工艺动力学

研究人员开发了一种新颖的LLM驱动的智能体框架,用于自主发现生物工艺的动力学和动力学。这种闭环架构采用顺序的“隔离-剥离”方法,结合了双层检索增强生成(RAG)库和移动视界估计(MHE)。该系统成功地将复杂的细胞生长动力学解耦为正交通道,并在连续搅拌釜反应器上以低于6%的误差恢复了真实参数,即使存在未建模的抑制和毒性。 AI

影响 这项研究展示了LLM在科学发现方面的新颖应用,有望加速生物制造数字孪生的开发。

排序理由 该集群包含一篇研究论文,详细介绍了使用LLM驱动的智能体进行生物工艺发现的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Erdal Aydin, Yaman Arkun ·

    LLM驱动的智能体自主发现生物过程动力学和动力学结构

    arXiv:2610.35391v1 Announce Type: cross Abstract: High-fidelity digital twins in continuous biomanufacturing are often bottlenecked by incomplete kinetic models, while standard data-driven algorithms (e.g., SINDy, PINNs) lack interpretability or impose rigid physical assumptions.…