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Reinforcement learning for bioprocesses - a study of reinforcement learning algorithms for continuous bioprocessing
El citado proyecto GIT presenta técnicas de aprendizaje por refuerzo para la optimización de bioprocesos continuos que se han popularizado en los últimos años debido a su alta productividad en tiempos de proceso más largos.
El modelo Bioprocess considera una fermentación simple con una concentración mejorada de la molécula de interés asignada por retroasignación desde el estado terminal de la fermentación y un rendimiento asociado de alguna función objetivo.
En el proyecto GIT se utilizan tres modelos de aprendizaje por refuerzo:
– Montecarlo
– SARSA
– Q aprendizaje
El archivo ExpDesign.py llama a todos los demás scripts y funciones «.py». El archivo actual está configurado para entrenar y validar sólo el modelo Monte Carlo se puede ajustar modificando la importación en ExpDesign.py.