Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/147942
Título : | Applying Design of Experiments and Machine Learning algorithms to define the consumption envelope of lactic acid |
Autoría: | Garcia Lopez, Marc |
Tutor: | Fernández Martínez, Daniel |
Resumen : | Because of the climate crisis, the scientific community has been developing
and exploring carbon neutral alternatives to fossil fuels. Although it is not as
well-known as wind or solar energy, the use of microbial cell factories to
produce biofuels and other bioproducts is gaining prominence lately.
Nonetheless, on the long term, those processes require an important
optimization to make them feasible and economically profitable. Historically,
this optimization has been carried out by using suboptimal methods (e.g.
COST: change one single variable at a time). Nevertheless, by applying the
proper experimental design and by using the adequate computational tools,
we can obtain solid results without investing too much time or effort. In this
project, we aim to use design of experiments (DoE) and some Machine
Learning algorithms to optimize a bioindustrial process for the company Photanol,
whose goal is to turn CO2 and sunlight into organic acids by cultivating
genetically engineered strains of the photosynthetic cyanobacteria
Synechocystis PCC 6803. Without going yet into further detail, our goal is to -
through the use of classifiers- identify those combinations of pH, temperature
and osmolarity (π) that result in a safe lactate consumption rate of the
biological pollutants that inhabit our photobiorreactors (β < 0.1 mM/day). Com a conseqüència de la crisis climàtica, la comunitat científica està dedicant cada vegada més esforços en el desenvolupament d’alternatives sostenibles als combustibles fòssils. Encara que no es tant conegut com l’energia eòlica o solar, l’ús de microorganismes i/o dels seus components cel·lulars per a la producció de biocombustibles i altres bioproductes està guanyant rellevància. No obstant, a llarg termini, aquests processos requereixin una important optimització per a que siguin econòmicament rentables. Històricament, aquesta optimització s’ha fet de forma un tant precària i a través de l’ús de mètodes subòptims (p.e. COST: change one single variable at a time). En qualsevol cas, si apliquem un disseny experimental i les eines computacionals adequades, podem obtenir resultats força robustos sense invertir ni massa temps ni massa esforç. En aquest projecte, volem aplicar el disseny d’experiments (DoE) i alguns algoritmes de Machine Learning (Naive Bayes, Support Vector Machines, Random Forests, Artificial Neural Networks) per a optimitzar un procés bioindustrial per a l’empresa Photanol, l’objectiu de la qual es transformar CO2 i llum solar en àcids orgànics a partir de soques modificades genèticament del cianobacteri Synechocystis PCC 6803. Sense entrar més en detall, la nostra finalitat és -mitjançant l’ús de classificadors- identificar aquelles combinacions de pH, temperatura i osmolaritat (π) que resulten en una taxa de consum d’àcid làctic -dels contaminants biològics que habiten els nostres reactorssegura (β < 0.1 mM/dia). |
Palabras clave : | design of experiments machine Learning microbial factories biological pollutants artificial neural networks consumption envelope naive bayes random forests support vector machines |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 25-ene-2023 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
mgarcialopez012345678FMDP0123report.pdf | Report of TFM | 2,46 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons