バイオマニュファクチャリングにおけるプロセス開発にはコストと時間がかかります。バイオリアクターのスケールダウンモデルは、実用的かつ経済的な規模で様々な条件でのプロセス開発を可能とします。小型容器は自動化に適していて、ハイスループット実験が可能となるためです。しかし、バイオリアクターは製造に使用される大型容器とは異なる形状をしているため、バイオプロセシングに不可欠となる要素（流体の挙動、振とう・ガスの移動の仕方など）が異なります。
要素の変化を直感的に理解することはできても、多くのケースで予測するのはとても困難です。そのため、堅牢で正確かつ再現性の高いプロセス開発ツールとしてスケールダウンモデルを使用することは大きな挑戦です。
本eBookでは、体系的で確実なアプローチにより、スケールダウンモデルにおける精度と再現性の課題にどのように対処できるかを探ります。
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バイオプロセス技術の分野では、培養肉などの培養食料を開発する企業は、その規模を拡大する各段階で、技術面でも資金面でも困難に直面します。スティーブ トーマスとジェームズ ウェストリーの2人が説明するのは、生体の挙動、熱伝達、物質移動、流体力学を組み合わせた高度な予測モデル、すなわちデジタルツインがいかに有効かということです。
生物学者とAI専門家による対話：バイオプロセシングと機械学習の融合に何が必要か
ケンブリッジコンサルタンツは「Medtech Innovator アジア太平洋プログラム」において、メンター企業として活動しています。2年連続で同団体と協力し、選ばれたスタートアップの起業家に専門的な支援を行っています。
本ホワイトペーパーでは、「ゴミをお金に換える」ことが、様々な分野でどのように先行者利益を得るチャンスを企業にもたらすかを解説します。明確な問題解決アプローチを用い、単に炭素を捕捉する方法として考えられていたものが、価値のある生物由来化合物の生産という利益をもたらす可能性があることを紹介します。