ファイザー、AWS の産業用エッジサービスでバイオリアクターの効率を高める

背景

最適な生産をするには、バイオリアクター内を理想的な環境として、細胞培養を促すことが肝要です。オペレータは、培地から物理的にサンプルを採取し、そのサンプルを分析することで細胞の成長を監視します。分析結果に基づいて、オペレータは栄養供給率などを調整し、細胞にとっての最適条件を維持します。サンプリングは必要な作業ですが、それによって望ましくない細胞がバイオリアクターに混入してバッチを汚染し、損失を引き起こすこともあります。このリスクを最小限に抑えるため、サンプリングは24時間毎に行われます。24時間を空けることはバッチの汚染機会を減少させる一方で、細胞培養の促進具合を観測するオペレータの能力も低下します。「測定間隔の短縮はリスク低減の鍵であり、閉ループプロセス制御においても不可欠です。」と、ファイザーのデジタル製造4.0シニアディレクターである Shawn Mullins 氏は述べています。「もちろん、これらは全ての FDA 関連ガイドラインに準拠し、安全な方法である必要があります。」

さらに、ファイザーの旧プラットフォームは、「スケーラビリティや横展開の容易さに欠け、予測分析や深層学習フレームワークが導入しづらかった。」と、ファイザーのグローバルテクノロジー＆エンジニアリングディレクターである Reza Kamyar 氏は述べています。

モデルアーキテクチャ

オペレータに対し、物理サンプリング間の状態を推測し、より高精度で調整できるツールを提供するために、ファイザーのグローバルテクノロジー＆エンジニアリング (GTE) チームは、Physics-Informed Neural Network (PINN) を使用しました。この機械学習モデルは、生物学的プロセスの低いデータ可用性 (訳注 : 一般的に生物学では、支配する法則が未知であったり、必要なデータが不明であることが多い) を克服し、センサーデータとプロセスパラメータからバイオリアクター内の培養の常態を予測します。PINN モデルはバイオリアクター内の培養の常態を高精度で表現でき、かつオペレータが高い頻度で調整を加えることが可能です。

ML Edge の構成

ファイザーのデジタル MI チームと AWS は共同で、ファイザーのワークロードを製造工場で処理するためのハイブリッドで低遅延のコンテナプラットフォーム MI Edge を構築しました。AWS上で、アプリケーション、ダッシュボード、そして PINN モデルのようなワークロードが構築され、製造現場で稼働するハードウェアに導入されます。モデルのバージョン管理、デプロイパイプライン、セキュリティポリシー、ユーザーアクセス制御、およびアプリケーションログ管理の機能は、AWS 上にあります。

MI Edgeは、AWS IoT Greengrass (デバイスソフトウェアの構築、デプロイ、管理のためのオープンソースとクラウドサービス) を含むAWSの産業用エッジサービス群を使用します。AWS IoT Greengrass は柔軟性が高く、Linux、Windows、Raspberry Pi OS 上で実行することができ、ARM と x86 プロセッサに対応しています。このランタイムは、予め構築された AWS IoT Greengrass component内で、Docker コンテナ、ネイティブOSのプロセス、カスタムランタイムをローカルで起動できるほか、AWS Lambda(多様なアプリケーションやバックエンドサービスのコードを実行できるサーバレスでイベント駆動型のコンピューティングサービス)上の機能を利用することができます。

MI Edge は、AWS IoT Greengrass のインスタンスを管理し、モデル、アプリケーション、ダッシュボードなどのワークロードを安全、かつ簡単にデプロイします。更にこのプラットフォームは、AWS IoT Core を使用しています。このサービスはインフラの管理不要で、何十億もの IoT デバイスとの接続、何兆ものメッセージを AWS のサービス群にルーティングすることができます。

さらに MI Edge は、バイオリアクターのデータ処理に AWS IoT SiteWise を使用しています。このサービスは、大規模な産業機器からデータを収集・整理・分析する用途に設計されたものです。AWS IoT SiteWise は、このソリューションの主要な MVC (Model – View – Controller) インフラです。AWS IoT SiteWise は、以下の機能を提供します：

• データスキーマを設計し、スキーマをデータストリームに接続する
• OPC UA 統合を提供し、スキーマにデータをストリーミングする
• エッジやクラウドでダッシュボードを作成し、可視化する
• 受信データに応じたアラームとアクションを構成する

最終的に MI Edge は、機械学習モデルを構築・訓練・デプロイするサービスである Amazon SageMaker を使用しています。これはフルマネージドなインフラ、ツール、ワークフローを備えているため、あらゆるケースのモデルが構築可能です。具体的に MI Edge は、クラウド上の Amazon SageMaker、エッジデバイス向けに推論モデルを最適化する Amazon SageMaker Neo,、及びエッジデバイスの推論エンジンである Amazon SageMaker Edge Manager を使用することで、エッジにおけるモデルの実行とメンテナンスを簡素化しています。

機械学習モデルの準備

AWS IoT Greengrass 上で PINN モデルを最適に実行する準備として、ファイザーは Amazon SageMaker Neo を用いてモデルを機械語にコンパイルしました。このサービスでは、特定のハード / ソフト / GPU / CPU の組合せ向けにコンパイルすることが可能です。これにより得られた機械学習モデルは、与えられたエッジデバイス上でも精度を維持し、最適なパフォーマンスで実行できます。

下記は、構築済みモデルを Nvidia Jetson Xavier NX プラットフォーム向けにコンパイルする Amazon SageMaker Jupyter notebookのPython コードスニペットの例です。得られたコンパイル済みモデルが NX プラットフォームで実行されるとき、モデルは NX GPU 内の「 CUDA 」コアを使用します。

機械学習モデルがコンパイルされると、AWS IoT Greengrass コンポーネントとしてパッケージ化され、デプロイの準備が完了します。

推論関数の準備

推論関数とは、下記のことを行うパッケージ化されたコードです。

• データソースから入力値を取得し、準備する
• モデルのpredict() メソッドに入力値を渡して呼び出す
• モデルのpredict() 呼出し結果を取得する
• モデルの予測に基づいて振る舞う

下記は、推論の入力値が届くたびにトリガーされる、推論関数のメインループのスニペットです。このメインループは、Amazon SageMaker Edge Manager から gRPC を介して、コンパイル済み機械学習モデルの predict() メソッドを呼び出します。推論結果は確認のため、AWS IoT Core message queuing telemetry transport (MQTT) サービスにパブリッシュされます。

ブリッジコンポーネントの構築

PoC 要件の1つは、RESTful web API からのデータをAWS IoT SiteWiseに取り込むことでした。AWS IoT SiteWise のデフォルトコネクタは OPC UA ですが、顧客のデータソースは OPC UA 接続に対応していませんでした。GTE チームは、REST API 呼出しを OPC UA データに変換するブリッジコンポーネントを作成しました。変換されたデータは、オンプレミスの産業機器データを収集・処理・監視するための AWS IoT SiteWise Edge に取り込まれます。

下記は、ブリッジコンポーネントにおける、メインループの例です。

推論関数とブリッジの両方が、PINN モデルのようなひとつの AWS IoT Greengrass コンポーネントとしてパッケージ化されています。以下に見ることができるのは、推論関数 (ブリッジ) とモデルのコンポーネントであり、AWS IoT Greengrass デバイスへのデプロイ準備ができた状態です。

コンポーネントのデプロイ

AWS IoT Greengrass は、デプロイタスクによって、ターゲットデバイスにコンポーネントをデプロイします。タスクのターゲットとしては、単一の AWS IoT Greengrass デバイス、あるいは複数デバイスのグループを指定することができます。

コンポーネントをデプロイするには、コンポーネントと AWS IoT Greengrass デバイスに適用する構成情報を定義します。

デプロイが created 状態となれば、カスタムコンポーネント (コンパイルされた PINN モデル、推論関数、ブリッジコンポーネント) が AWS IoT Greengrass デバイス上にデプロイされます。このデバイスは現在、そのハードウェア上でネイティブに推論タスクを実行する準備が整っています。

まとめ

本ブログ記事では、ファイザーのデジタル MI チームと GTE チームが、AWS の産業用エッジサービス、 AI / ML サービスを使用して、生産バイオリアクターの効率を向上させた方法について説明しました。MI Edgeプラットフォームを通じて、ファイザーはバイオリアクターをニアリアルタイムで監視し、適時、入力調整をすることができます。こうした能力により、生産性向上、サイクルタイムの短縮、汚染リスクの低減を実現しました。

ファイザーのデジタル製造 VP である Mike Tomasco 氏は、「 MI Edge の機能は、私たちのデータについてのビジョンと、高度な分析（機能）の実現に貢献しています。 」 と述べています。「我々は、 MI Edge の大変だったパイロットプロジェクトフェーズを乗り越えており、これら機能の本格的なグローバル展開を進めています。」

ファイザーは引き続き、AWS の産業用エッジサービスを活用した製造プロセスの改善方法を探求していきます。機械学習モデルの使用拡大による API (Active Pharmaceutical Ingredients. 原薬。医薬品に含まれる有効成分。) 製造プロセスの最適化、AI を活用した機器故障の予測と防止、製造サイトのエネルギー消費最適化に取り組んでいきます。

ファイザーは、AWS の産業用エッジサービスの使用を継続することで、製造プロセスを更に改善し、患者への医薬品供給を加速できると確信しています。