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植物工厂的历史和先进技术
植物工厂可以定义为园艺温室或自动化系统设施，通过控制环境条件，例如光，温度，湿度，CO 2和养分溶液。最近，在工厂工厂中，先进的技术已被用来自动调整和控制增长环境。现代工厂工厂技术的主要好处是安全，保障和稳定的食品供应。他们可以解决减少农业员工减少的问题，由于全球变暖的异常天气以及由于人口过多而导致的粮食短缺。因此，可以预期农业业务的进步。植物工厂可以将基于人造照明的完全封闭的系统和基于天然阳光的系统广泛归类。封闭的植物工厂中使用的主要培养方法是水培法，而天然阳光系统可以同时使用土壤和水培技术。基于阳光的植物工厂可以独自使用自然阳光，或者可以使用自然的阳光和人造光的组合。在一个封闭式工厂工厂中，运营成本很高。这种方法不适合种植大量水果和蔬菜，但叶蔬菜适用。小空间，建筑物内部或以前的工业工厂，是植物生长系统的足够关联。如果环境控制是最佳的，则可以增加植物的营养价值。这种用于重新搜索的温室称为phytotron。另一方面，与封闭系统相比，基于阳光的植物工厂的运行成本较低。它们更适合种植更大的水果和蔬菜，但是由于气候变化不可预测，环境控制很困难。植物工厂的历史和典型的过渡如下：1949年，帕萨迪纳加利福尼亚理工学院的Earhart植物研究实验室开发了第一个温室，控制着照明，温度，湿度，湿度，CO 2，风，雨，雨水和雾气。在1950年代在日本，植物体安装在大学，生物学和农业研究机构中。1952年，国家遗传学研究所的环境监管温室成为该国的第一个植物。在1957年，东京大学的农业教师安装了能够控制温度，湿度和人工照明的生物环境控制设施（Biotron）。它不仅是植物植物，而且是生物学研究目的的动物和昆虫环境控制实验室。在1950年代和60年代，BIOS-3 CELSS（受控生态生命支持系统）始于其他国家的太空发展计划。1967年，威斯康星大学还建立了一个名为Biotron的设施。在1970年代初期，日本有限公司（目前是该协会的名誉会员（日本农业，生物学和环境工程师和科学家学会），Takatsuji Masaki）是世界上第一个开始使用工厂工厂技术进行测试的人。在1980年代在美国，使用自然阳光的大型自动化植物工厂变得广泛。同时，在荷兰，使用人造光作为种植花，观赏植物和幼苗的植物生产工厂也变得突出。在日本，水疗中心（语言植物方法）生物特征培养技术是由Ehime University教授Hashimoto Yasushi提出的。1990年，提出了国际空间站内的一家工厂工厂，对零重力与植物生长之间关系的研究始于NASA开发的沙拉机。在日本，目的是提高生产效率。由于这种重点，已经开发了基于荧光照明的多层培养系统，有效地利用面积较密集的植物布局以及漂浮在洪水床上的栽培面板。机器人还被引入植物工厂，在该工厂中，开始并继续进行播种，收获和包装的测试。2008年，启动了一项日本国家政策，称为“广泛工厂工厂使用的经济增长战略”，以促进完全控制的环境和太阳能植物工厂企业的传播。 在2009年第三次繁荣时期，三菱研究所公司2012年3月的调查显示，建立了各种工厂工厂，并且已经开始运营。 106个工厂仅使用人造光，21使用人工和自然光的组合，而84个独有的自然阳光。2008年，启动了一项日本国家政策，称为“广泛工厂工厂使用的经济增长战略”，以促进完全控制的环境和太阳能植物工厂企业的传播。在2009年第三次繁荣时期，三菱研究所公司2012年3月的调查显示，建立了各种工厂工厂，并且已经开始运营。106个工厂仅使用人造光，21使用人工和自然光的组合，而84个独有的自然阳光。从那时起，从耕种到收获的自动化技术管理元素的快速发展就一直在环境控制开始。到目前为止，据推测，只有机器才在植物工厂内部移动。但是，最近还分析了植物移动系统的土壤培养物。例如，大阪县大学的多阶段生菜培养系统机器人或国家农业和食品研究组织的草莓收获机器人。
生物制药的定制酵母细胞工厂
摘要重组治疗剂的生产是治疗性药物最快的部分，目前在疾病管理中起着重要作用。酵母是用于异源蛋白质生产的真核宿主，并为合成的药物重组提供了独特的好处。酵母菌精通廉价培养基，易于进行基因操作，并且能够增加真核生物的翻译后变化。酿酒酵母是模型酵母，已被用作药物制造的主要宿主，是遗传研究的主要工具盒。尽管如此，许多其他酵母菌包括Pichia Pastoris，Kluyveromyces乳酸，Hansenula Polymorpha和yarrowia脂溶剂脂溶剂，这引起了极大的关注，因为非规定的伴侣旨在用于异源蛋白质的工业生产。在这里，我们回顾了异源药物蛋白质合成的酵母基因操纵工具和技术的进步。在定制酵母细胞合成治疗蛋白的定制酵母细胞中的分泌途径工程，糖基化工程策略和发酵量表策略的应用。关键字：治疗蛋白，酵母，分泌信号，人源化酵母，糖基化
学习工厂的可持续性和循环经济
Otto-Berndt-STR的Darmstadt技术大学生产，技术和机床研究所（PTW）。2，64287 Darmstadt，德国B工程技术学院制造系统主席；设计，生产与管理部；特威特大学，德霍斯特大学2号，第20座建筑，埃斯切德，7522 LW，荷兰C科学，技术与医学学院，卢森堡大学6 rue Richard Coudenhove-Kalergi，L-1359，L-1359 Luxembourg C D卢森堡C D In Innovation of Innovation of Innovation of Instutation of Intorial oftory，Graz eraz Eraz for II II for Graz Eraz Eriaia Graz eraz Eriaia Graz e Iria for Iria forssgssse，kopernik eraz e210 Manufacturing Systems & Automation, Department of Mechanical Engineering and Aeronautics, University of Patras, 26504, Greece f ITA Academy GmbH, Vaalserstraße 460, 52074 Aachen, Germany g Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen University, Otto-Blumenthal-Straße 1, 52074 Aachen, Germany2，64287 Darmstadt，德国B工程技术学院制造系统主席；设计，生产与管理部；特威特大学，德霍斯特大学2号，第20座建筑，埃斯切德，7522 LW，荷兰C科学，技术与医学学院，卢森堡大学6 rue Richard Coudenhove-Kalergi，L-1359，L-1359 Luxembourg C D卢森堡C D In Innovation of Innovation of Innovation of Instutation of Intorial oftory，Graz eraz Eraz for II II for Graz Eraz Eriaia Graz eraz Eriaia Graz e Iria for Iria forssgssse，kopernik eraz e210 Manufacturing Systems & Automation, Department of Mechanical Engineering and Aeronautics, University of Patras, 26504, Greece f ITA Academy GmbH, Vaalserstraße 460, 52074 Aachen, Germany g Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen University, Otto-Blumenthal-Straße 1, 52074 Aachen, Germany
数字化工厂 2020 塑造制造业的未来
数字化工厂是管理层的首要任务 我们在今年的调查中采访的十家工业公司中有九家正在投资数字化工厂。在去年的工业 4.0 全球研究 1 中，我们注意到公司已从空谈转向行动。今年的结果和来自德国 200 家公司的反馈表明，数字化仍然受到高度重视。不过，数字化成熟度水平差异很大。6% 的公司已经完全数字化了他们的工厂并处于领先地位。绝大多数（85% 的受访者）表示他们的工厂广泛使用数字技术，一些元素已经连接起来（44%），或者在工厂内使用数字技术作为独立解决方案（41%）。这些数字表明德国工业公司坚定地致力于将技术进步带入他们的工厂。超过一半的受访者计划在未来五年内扩建工厂，这表明工厂完全数字化还有很长的路要走。
高效微生物细胞工厂的基因组策略
随着人们重新致力于建立可持续的生物经济，人们的兴趣从石油基化学品的生产转向生物制造。为了使生物制造与化学合成具有竞争力，开发能够有效利用廉价且易得原料的微生物细胞工厂非常重要。这些原料随后被代谢，产生高滴度的增值产品，这些产品可以轻松扩大到商业规模。合成生物学的进步为高效的微生物设计和改进铺平了道路，从而降低了原料生物加工的成本和时间。这些细胞工厂可以通过利用迭代和系统的设计-构建-测试-学习 (DBTL) 循环微调相关代谢途径来进一步优化 ( Carbonell 等人，2018 年)。目前，自动化和机器学习技术正在被整合到 DBTL 循环中，以提高开发高效微生物菌株的通量、效率和周转时间（Carbonell 等人，2018 年）。最近，测序和 CRISPR/Cas 技术的出现使得开发分子工具箱来编辑微生物宿主基因组成为可能，这是菌株工程的核心原则，也是 DBTL 循环的基础。与此同时，组学技术开发方面的进展产生了大量数据，用于构建强大的基因组规模代谢模型，可用于预测和优化生物制造过程中微生物细胞工厂的代谢通量。基因组编辑技术已经在包括细菌和酵母在内的少数微生物菌株中得到了充分证实（Yang & Blenner 2020；Arroyo-Olarte 等人，2021；Krogerus 等人，2021 年）。未来的工作将把这些工具应用于更有能力生产特定增值化合物的非传统微生物。在这个研究课题中，我们重点介绍了一系列评论和原创研究，涵盖了基因组策略的几种应用（图 1），这些策略被用于改善复杂的糖消耗，以及真核细胞工厂中非天然化合物的生产。转录组数据对于理解不同条件下微生物宿主的整体基因表达至关重要（Caspeta 等人，2014 年；Fletcher 等人，2017 年）。这些数据可以输入基因组规模的代谢模型和 DBTL 循环，以制造微生物细胞工厂
为主权人工智能建设电信人工智能工厂
在生成式人工智能时代，数据中心是新的计算单元，而不是单个服务器。机架中多个节点上互连的 GPU、CPU、内存、存储和其他资源协调着大规模人工智能工作流程。这种基础设施需要高速、低延迟的网络结构、精心设计的冷却技术和电力输送，以维持每个数据中心环境的最佳性能和效率。Supermicro 的 SuperCluster 解决方案提供了构建、定制和部署快速发展的生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的基础构建模块。交钥匙数据中心解决方案加快了任务关键型企业用例的交付时间，并消除了构建大型计算集群的复杂性。这种计算基础设施以前只能通过密集的设计调整和耗时的超级计算资源优化来实现。
优化酵母菌工厂的创新工具和策略
（发行日期）2021-05（资源类型）期刊文章（版本）接受手稿（权利）©2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/
优化酵母细胞工厂的创新工具和策略
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