Kvantitativna spektroskopija sipajoče svetlobe kot procesno analizna tehnologija v farmacevtski proizvodnji

Zajem in modeliranje sipanja in absorpcije svetlobe omogočata sočasno in povsem deterministično ovrednotenje kemične sestave, faznega deleža in morfologije delcev heterogenih disperznih sistemov, ki so v jedru številnih farmacevtskih proizvodnih procesov. Tovrstne meritve so okolju prijazne, neuničujoče in hitre. V projektu razvita metodologija bi revolucionarno poenostavila uporabo bližnje infrardeče spektroskopije v farmacevtski industriji. Omogočeno bi bilo merjenje kritičnih proizvodnih parametrov, ki vplivajo na kvaliteto farmacevtskih izdelkov, in s tem razvoj večstransko uporabnih orodij procesno analiznih tehnologij nove generacije za snovanje, analizo in vodenje farmacevtskih proizvodnih procesov. Za dosego teh ciljev bo potrebno doseči raziskovalne preboje, ki so v središču predlaganega projekta. Projekt obsega teoretične in eksperimentalne naloge, ki bodo vodile k boljšemu razumevanju in modeliranju širjenja svetlobe v kompleksnih sipajočih medijih, kar je poleg za farmacevtske procese zelo pomembno tudi za številna druga prednostna raziskovalna področja, kot so biofotonika, nosljivi sistemi za spremljanje zdravja, daljinsko zaznavanje, merjenje onesnaženost z delci in modeliranje širjenja svetlobe v ozračju, ki pomaga pri napovedih globalnih podnebnih sprememb. Raziskave na vseh naštetih področjih se močno opirajo na verne modele širjenja svetlobe in/ali uporabo takšnih modelov za vrednotenje optičnih lastnosti medija ali povezanih fizikalnih veličin. Raziskave v predlaganem projektu bodo vključevale vidno, infrardečo in kratkovalovno infrardečo svetlobo valovnih dolžin od približno 400 nm do 2500 nm, kar bo omogočilo neuničujočo in okolju prijazno izvedbo meritev ter zajem optičnih lastnosti, ki vsebuje informacije, ki so potrebne za kvantitativno vrednotenje kemične sestave, faznega deleža in morfologije delcev v heterogenih disperznih sistemih. Za vrednotenje optičnih lastnosti v realnem času pri visoki prostorski, spektralni in časovni ločljivosti, bomo razvili nove, vsestranske in z grafičnimi procesnimi enotami pospešene inverzne modele na podlagi strojnega učenja in konvolucijskih mrež, ki bodo omogočili popolnoma novi vpogled v hitre dinamične procese. Razvili bomo tudi nove metode za bistveno pospešitev Monte Carlo simulacij širjenja svetlobe. Vse nove metode bomo najprej temeljito ovrednotili z optičnimi fantomi, potem pa še z vzorci iz izbranih laboratorijskih farmacevtskih procesov.