AI Hybrid Model-Based Prediction Platform for Biomanufacturing Process
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113434
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
김준우
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
4,503만원
4,503만원
응용연구
대학
인천광역시 남구
생명과학 > 생물공학 > 생물공정
- 데이터 희소 발효 공정 R&D 환경에서도 예측정확도 90% 이상 (데이터가 희박한 발효 공정에서 기존 보고 사례 대비 높은 도전적인 목표)의 제1원리 모델 + AI 잔차 모델 + 베이지안 추론 + 자기진화형 DB 모듈이 결합된 AI 하이브리드 모델 원천기술을 1년 내 개발하고, 오픈소스 GitHub 공개 공개 1건, 논문 1건, 특허 출원 1건을 산출....
- (1분기) 발효 공정 제1원리 모델 튜닝: Monod-Sigmoid 결합형 모델로 lag-phase 강건화 모델링 및 fed-batch 및 연속발효 연립상미분방정식 적용 → 가드레일 시스템 구축.- (2분기) AI 잔차 학습 모듈 + Smart Process Analytics (SPA) 자율 머신러닝 모델 선정 알고리즘 적용. Partial least ...
... 바이오로직스 사례) 개선을 위한 핵심 기반 기술 중 하나로 작용 가능. (참고: 국내 바이오제조 R&D 규모 2.2조원)- (사회) 숙련 인력 의존도가 높은 바이오 R&D 영역에서 비숙련자도 전문가 수준 의사결정이 가능해지므로, 인구 감소·숙련공 부족 시대의 산업 R&D 패러다임 전환에 기여. 바이오 중소·스타트업·영세 R&D 연구실의 디지털 전환 가속화.