A. Survylos daktaro disertacijos „Inovatyvūs programiniai jutikliai, skirti bioproceso būsenai įvertinti“ gynimas

Autorius, institucija: Arnas Survyla, Kauno technologijos universitetas

Mokslo sritis, kryptis: technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007

Mokslinis vadovas: prof. dr. Renaldas Urniežius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)

Informatikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo taryba:
prof. dr. Rytis Maskeliūnas (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007) – pirmininkas
prof. dr. Arnas Kačeniauskas (Vilniaus Gedimino technikos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
prof. dr. Olga Kurasova (Vilniaus universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)
doc. dr. Rui Oliveira (Novo universitetas Lisabonoje, Portugalija, technologijos mokslai, chemijos inžinerija, T005)
prof. dr. Vidas Raudonis (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, informatikos inžinerija, T007)

Su disertacija galima susipažinti Kauno technologijos universiteto bibliotekoje (Gedimino g. 50, Kaunas).

Disertacijos gynimas vyks Kauno technologijos universiteto Rektorato salėje (K. Donelaičio g. 73-402, Kaunas).

Anotacija: Šiame darbe sujungiamos informatikos inžinerijos ir biotechnologijos sritys, siekiant išspręsti esminę problemą – realiu laiku fiksuoti svarbiausius auginimo proceso parametrus, kurių negalima tiesiogiai išmatuoti. Pagrindinis disertacijoje iškeltas tikslas – sukurti algoritmus, leidžiančius iš dujų analizės informacijos įvertinti pagrindinius parametrus: biomasės koncentraciją, tikslinį baltymą, santykinį ląstelių augimo greitį ir gyvybingas žinduolių kultūros ląsteles. Nustatyta, kad norint išlaikyti optimalų auginimo proceso efektyvumą, būtina stebėti svarbiausius bioproceso parametrus. Tyrimas pristato „virtualių jutiklių“ arba „minkštųjų jutiklių“ sąvoką – programinės įrangos pagrindu veikiančius instrumentus, kurie įvertina proceso kintamuosius realiuoju laiku, naudodami sukauptus proceso duomenis. Ypatingas dėmesys skiriamas minkštiesiems jutikliams, vertinantiems auginimo procesą iš išmetamųjų dujų informacijos iš bioreaktoriaus, ir tai yra patikima ir ekonomiška alternatyva. Apibendrinant galima pasakyti, kad šis tyrimas prisideda prie biotechnologijų srities, pateikdamas sisteminį metodą, kaip išspręsti svarbiausių auginimo proceso kintamųjų matavimo apribojimus. Siūlomi algoritmai ir minkštieji jutikliai yra tinkamas sprendimas leidžiantis efektyviai valdyti ir stebėti procesą ir jį optimizuoti.