SINGAPORE, 2025年8月27日 /PRNewswire/ -- 在制药制造领域，持续改进生产流程以确保药品安全性和质量始终是核心挑战。剑桥大学新加坡先进研究中心（CARES）与新加坡科技研究局信息通信研究所（A*STAR I²R）共同开发的新型数字孪生平台，通过整合人工智能与实时工厂数据，成功实现了生产线虚拟镜像的自动化构建。该平台可优化工厂运营、提前发现异常，并支持数据驱动的决策过程。
该技术展示了基于本体论的数字孪生系统的三大优势：提升系统理解能力、优化预测准确性，并支持灵活添加新型工作流代理，为未来数字化发展与制造提供基础。CARES主导了数字孪生的本体构建与物理建模，A*STAR I²R则开发了异常检测AI代理。这种AI代理创新性地将物理模型（利用本体知识）与传感器数据驱动的模型相结合，可提前检测诸如流量不匹配或储罐液位异常等潜在问题。
微软Azure云平台托管的演示系统，已在Accelerated Materials公司提供的实时制造测试平台上成功运行。研究人员和工程师可实时监控工厂性能，模拟生产场景并测试潜在故障响应方案。
项目首席研究员Alexei Lapkin教授表示："该项目的技术成果——基于第一性原理模型本体的数字孪生快速开发技术，已通过CARES衍生公司Chemical Data Intelligence转化为商业产品，将为新加坡制药创新计划（PIPS）联盟成员企业提供服务。"
A*STAR I²R数字与可持续制造部门联合首席研究员Lianlian Jiang博士指出："这种本体论数字孪生中的AI代理不仅可用于异常检测，还可扩展至质量监控、生产排程和资源规划。通过将领域知识嵌入系统，该技术既能捕捉传递关键专业知识，又能补充工作人员专业能力。我们期待与CARES及产业伙伴合作，将该技术扩展至更复杂的制造环境。"
该项目获得新加坡科技研究局"Pharma Innovation Programme Singapore (PIPS)"（项目编号：M23B3a0015）资助，是新加坡公共-私营合作推动制药全流程自动化的重要成果。
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