医薬品製造における複雑な熱力学の工程情報に基づく予測
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.20349v1発表タイプ：新規
要旨：複雑な物理システムにおける正確な時系列予測は、現代の産業監視および制御の基盤である。深層学習モデルは複雑なダイナミクスを捉えることに優れている一方、現在、その展開は物理的整合性と堅牢性の不足により制限されており、規制環境における信頼性を制約している。本研究では、医薬品凍結乾燥における温度予測のためのプロセス情報に基づく予測(PIF)モデルを紹介する。自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)や指数平滑化モデル(ETS)などの古典的モデルから、Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)を含む最新の深層学習アーキテクチャまで、幅広いモデルを調査する。プロセス情報に基づく軌跡事前確率を統合した3つの異なる損失関数定式化、すなわち固定重み損失、動的uncertainty-based損失、およびResidual-Based Attention (RBA)メカニズムを比較する。全てのモデルについて、精度と物理的整合性だけでなく、センサーノイズに対する堅牢性も評価する。さらに、新しいプロセスにおける転移学習シナリオで最良モデルの実用的な汎化性を検証する。その結果、PIFモデルは、精度、物理的妥当性、ノイズ耐性において、データ駆動型モデルを凌駕することを示す。本研究は、医薬品製造分野における重要なアプリケーションのための信頼性が高く、汎化可能な予測ソリューションを開発するためのロードマップを提供する。
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Title (EN): Process-Informed Forecasting of Complex Thermal Dynamics in Pharmaceutical Manufacturing
arXiv:2509.20349v1 Announce Type: new
Abstract: Accurate time-series forecasting for complex physical systems is the backbone of modern industrial monitoring and control. While deep learning models excel at capturing complex dynamics, currently, their deployment is limited due to physical inconsistency and robustness, hence constraining their reliability in regulated environments. We introduce process-informed forecasting (PIF) models for temperature in pharmaceutical lyophilization. We investigate a wide range of models, from classical ones such as Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA) and Exponential Smoothing Model (ETS), to modern deep learning architectures, including Kolmogorov-Arnold Networks (KANs). We compare three different loss function formulations that integrate a process-informed trajectory prior: a fixed-weight loss, a dynamic uncertainty-based loss, and a Residual-Based Attention (RBA) mechanism. We evaluate all models not only for accuracy and physical consistency but also for robustness to sensor noise. Furthermore, we test the practical generalizability of the best model in a transfer learning scenario on a new process. Our results show that PIF models outperform their data-driven counterparts in terms of accuracy, physical plausibility and noise resilience. This work provides a roadmap for developing reliable and generalizable forecasting solutions for critical applications in the pharmaceutical manufacturing landscape.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC