La fermentation est un processus biochimique complexe qui joue un rôle crucial dans des secteurs allant de l’industrie pharmaceutique à l’agroalimentaire. Grâce à des logiciels de pointe, chercheurs et fabricants peuvent surveiller, prédire et optimiser intelligemment le métabolisme de la fermentation. Nous présentons ici une approche en quatre étapes permettant aux logiciels de « comprendre » et d’optimiser les processus de fermentation.
Étape 1 : Collecte de données – création d’un portrait numérique de la fermentation
L’intelligence de la fermentation repose sur les données. Un ensemble de données complet doit inclure des paramètres critiques du procédé, tels que :
- Température
- niveaux de pH
- Niveaux d’oxygène dissous
- Taux d’agitation
- Concentration du substrat
De plus, la surveillance d’indicateurs métaboliques tels que les concentrations de métabolites (p. ex., glucose, lactate, acides aminés), l’activité enzymatique et les taux d’ATP/NADH est essentielle. En intégrant les données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques, les chercheurs peuvent obtenir une vision globale du métabolisme microbien.
Grâce à des capteurs avancés et à des dispositifs de surveillance en temps réel, ces données peuvent être continuellement introduites dans les systèmes logiciels, fournissant une représentation précise et dynamique du processus de fermentation.
Étape 2 : Modélisation métabolique – transformation des données en modèles prédictifs
Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à construire un modèle de réseau métabolique. Cela implique :
- Extraction des voies métaboliques à partir de données génomiques
- Conversion de parcours en modèles mathématiques à l’aide d’outils tels que COBRApy et metaFlux
- Analyser les taux de consommation de substrat et les taux de formation de produits pour déduire le flux métabolique
Différentes approches de modélisation peuvent être employées en fonction de l’application, notamment :
- Modèles dynamiques pour des ajustements en temps réel
- Analyse du bilan de flux (FBA) pour identifier les étapes limitantes
- Modèles d’apprentissage automatique pour la reconnaissance de formes et les informations prédictives
- Modèles hybrides combinant plusieurs méthodologies pour une précision accrue
En exploitant ces modèles, les logiciels peuvent fournir des informations approfondies sur le métabolisme microbien, permettant ainsi d’améliorer les stratégies de contrôle et d’optimisation.
Étape 3 : Intégration du logiciel – obtenir un contrôle intelligent de la fermentation
L’intégration des modèles métaboliques aux logiciels de contrôle de la fermentation est essentielle pour transformer les modèles théoriques en applications pratiques. Cette intégration est facilitée par :
- Technologies OPC-UA ou API pour un transfert de données transparent des capteurs vers le logiciel
- Ajustements pilotés par modèle en temps réel pour optimiser dynamiquement les paramètres de fermentation
- Mise en œuvre de stratégies de contrôle par anticipation et rétroaction pour une optimisation prédictive et en temps réel
Une interface visuelle conviviale est également essentielle, permettant aux opérateurs de surveiller intuitivement le processus de fermentation et de prendre des décisions éclairées, améliorant ainsi l’efficacité et le rendement du produit.
Étape 4 : Validation du modèle et optimisation continue
Pour garantir la précision et la fiabilité du modèle métabolique, une validation par simulations hors ligne et essais de fermentation à petite échelle est essentielle. Les principales techniques d’optimisation comprennent :
- Étalonnage des paramètres basé sur des données expérimentales
- Simplification des voies métaboliques secondaires pour améliorer l’efficacité du modèle
- Intégration d’algorithmes d’apprentissage par renforcement pour une optimisation adaptative et auto-améliorante
Par exemple, dans la production d’éthanol à base de levure, la surveillance en temps réel et les ajustements pilotés par modèle ont conduit à une augmentation de 15 % du rendement en éthanol et à une réduction de 10 % du temps du cycle de fermentation.
Conclusion
En mettant en œuvre une approche structurée de l’intelligence de fermentation pilotée par logiciel, les industries peuvent atteindre des niveaux d’efficacité, de cohérence et de productivité sans précédent. De la collecte de données et de la modélisation métabolique au contrôle en temps réel et à l’optimisation continue, les solutions logicielles révolutionnent la surveillance et la gestion des processus de fermentation.
À mesure que la technologie continue d’évoluer, l’intégration de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique promet des avancées encore plus importantes, ouvrant la voie à des systèmes de fermentation entièrement automatisés et optimisés.
