Bioprozesse steuern durch KI zur Substanzmuster­erkennung

Die biotechnologische Stoffproduktion gewinnt immer mehr an Bedeutung für die Bioökonomie, da sie natürliche Rohstoffe nutzt, um Produkte für Lebensmittel, Pharmazie oder Kosmetik zu gewinnen. Eine Herausforderung besteht darin, diese Bioprozesse so effektiv zu gestalten, dass sie wirtschaftlich im großindustriellen Maßstab angewendet werden können. Im Projekt MOProAlge ging es in den vergangenen drei Jahren darum, die biotechnologische Produktion von Mikroalgen mit einem schnellen Monitoringsystem effektiver zu machen. Zum Einsatz kam dafür die Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS) zur Detektion von Substanzmustern im Gasraum des Bioreaktors, die mittels einer KI online ausgewertet werden. Das Monitoringsystem nutzt Daten aus den im Sekundentakt gemessenen Substanzspektren zur Identifizierung des Wachstumsstatus der Mikroalgen und zur Erkennung von Veränderungen in der Produktmenge und Produktqualität. Im Forschungsprojekt ist es gelungen, mehrere charakteristische Indikatoren für die Steuerung der Prozessführung zu identifizieren. Dies ist ein wichtiger Grundstein für eine völlig neue Qualität des Bioprozessmonitoring nicht nur für die Rohstoffgewinnung aus Mikroalgen, auch weitere Bioprozesse auf Basis anderer Mikroorganismen oder stoffproduzierender Zellsysteme können davon profitieren.

Im Projekt hat ein interdisziplinäres Team von Forschenden aus der Technischen Universität Dresden, dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung in Leipzig und dem IFU Privates Institut für Analytik in Frankenberg zusammengearbeitet. Das CIMTT war im Projektverbund verantwortlich für die Transfer- und Öffentlichkeitsarbeit, die Technologiebewertung und die Entwicklung eines Datengerüstes zur Qualitätssicherung und Zertifizierung des biotechnologischen Produktionsprozesses. Das Projekt wurde von der Sächsischen Aufbaubank - Förderbank gefördert.