一种用于适应性动态精准发酵控制的人工智能方法

本发明公开了一种用于适应性动态精准发酵控制的人工智能方法。在生产过程中通过“学习‑验证‑回滚‑替代‑迭代”的模式，持续优化控制模型利用生产设备达到生产目标的能力，能够对具体生产设备的特性及其与细胞工厂的相互作用规律有精确的把握，最大实现细胞工厂的生产潜力；采用不依赖价值函数的控制模型，显著提升模型的控制精度，提升模型实现生产目标的有效性和稳定性；采用具有两级配置模式的控制模型，既支持单个时间点的精准参数调整，又可设定时间区间的恒定策略；并通过梯度下降算法迭代收敛最优参数组合。这种灵活性在实际生产中具有重要价值，例如在发酵初期采用固定策略保障微生物活性，后期通过动态调整提升产物合成效率。