MODELISATION MULTIPLE D’UNE FERMENTATION INDUSTRIELLE

Abstract

L'objectif de cette étude est la modélisation multiple de la biosynthèse de la pénicilline G produite par Penicillium notatum en mode fed-batch. Notre première contribution a porté sur le développement de 30 réseaux de neurones (RN) individuels pour modéliser la production de pénicilline en fonction du temps de fermentation, pH, PAK et Azote. Ces modèles se caractérisent par une structure similaire : quatre neurones dans la couche d'entrée (temps de fermentation, pH, PAK, Azote), une couche cachée avec un nombre de neurones optimisé au cours du processus d’apprentissage et un neurone dans la couche de sortie (formation du produit). Notre deuxième contribution à porté sur la combinaison des 30 RN individuels en prenant la moyenne des prédictions résultantes des 30 RN. La combinaison des RN individuels a amélioré la précision et la robustesse de la prédiction