基于联邦学习的跨企业生物发酵工艺协同优化系统和方法

本技术涉及生物发酵智能制造与人工智能交叉，具体地，涉及一种基于联邦学习的跨企业生物发酵工艺协同优化系统和方法。

背景技术：

1、当前生物制造产业正加速智能化升级，人工智能技术已成为提升生物发酵生产效率、产品合格率及生产稳定性的核心手段，通过ai模型对发酵温度、ph值、溶氧、补料速率等关键参数进行智能调控，能有效解决传统生产中的调控滞后、参数匹配度低等问题，是行业技术升级的主流方向。现阶段生物发酵行业的工艺优化技术主要分为传统人工经验调控技术和集中式ai模型优化技术两类，二者虽能在一定程度上实现工艺参数优化，但在跨企业协同应用、数据安全保护、模型泛化能力等方面存在显著技术缺陷，已无法满足生物发酵产业规模化、协同化、普惠化的智能化发展需求。

2、传统人工经验调控技术高度依赖工程师的现场操作经验，通过人工记录、分析发酵参数并调整调控策略，不仅调控效率低、主观性强，难以实时捕捉发酵过程的动态参数变化，易导致生产产量波动、产品合格率偏低，且各企业的工艺经验作为核心商业机密，仅能在企业内部传承，无法实现跨企业的经验融合与优势互补，制约了行业整体工艺优化效率的提升。

3、集中式ai模型优化技术作为当前行业智能化升级的主流技术，通过数据集中收集、模型集中训练实现工艺参数的智能预测与调控，虽然解决了人工调控的滞后性问题，但其核心设计逻辑导致该技术在跨企业应用中暴露出多重关键问题：

4、其一，生物发酵企业的生产数据包含工艺配方、参数调控逻辑、产量数据等核心商业机密，企业均采取严格的保密措施，原始数据无法集中上传，形成严重的数据孤岛，各企业的ai模型仅能基于自身小样本数据训练，模型泛化能力弱，难以适配不同发酵品类、不同生产设备的优化需求，跨企业工艺协同优化无法实现；

5、其二，数据在集中传输、存储、训练过程中存在泄露、窃取、篡改的风险，易引发知识产权纠纷与经济损失，成为企业参与跨企业ai协同优化的核心阻碍；

6、其三，现有集中式ai模型多为黑箱模型，仅能输出优化参数却无法解释调控背后的物理逻辑，与生物发酵过程的质量守恒、代谢动力学等物理规律脱节，不符合药品生产gmp等行业合规要求，工程师难以对调控参数进行验证与修正，模型工业落地应用受限；

7、其四，此类模型多为大算力、大参数架构，需要高配置gpu服务器与专业算法运维团队，部署成本与技术门槛高，而行业内中小企业占比高，缺乏相应的算力与技术资源，无法实现本地化部署，导致行业智能化升级呈现不均衡状态；其现有模型多为静态参数预测架构，仅能对发酵单一时刻的参数进行优化，无法实现从发酵启动到终点的全周期动态预测与调控，难以适配生物发酵过程的动态性、复杂性特征，工艺优化效果局限于局部，无法挖掘生产过程的整体优化潜力。

8、现有技术中，比如申请号为202411679951.6的中国专利公开了一种基于分布式控制架构的发酵设备协同控制方法，该方法通过分布式协议交互设备状态并构建控制拓扑，利用集中式算法生成优化参数集以驱动设备调整与边缘分析。但此方法中工艺数据需在节点间集中交互或广播，缺乏隐私保护机制，核心商业机密存在泄露风险。

9、综上，现有技术均无法有效解决跨企业数据安全共享、小样本数据模型训练、ai模型轻量化本地化部署、发酵全周期动态调控的核心技术难题，行业亟需一种全新的生物发酵工艺优化技术，在严格保障企业数据隐私与商业机密的前提下，实现跨企业的ai模型协同训练与工艺协同优化，同时降低ai模型的应用门槛，提升模型的物理可解释性与全周期调控能力，推动生物发酵产业的整体智能化升级，本技术正是针对上述技术痛点提出的创新解决方案。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷/之一，本技术的目的是提供一种基于联邦学习的跨企业生物发酵工艺协同优化系统和方法。

2、本技术的第一方面，提供一种基于联邦学习的跨企业生物发酵工艺协同优化系统，包括联邦协同中心、至少一个企业本地节点、生产工控层以及安全传输链路，其中：

3、所述企业本地节点通过所述安全传输链路与所述联邦协同中心连接，且与所述生产工控层连接；

4、所述企业本地节点用于在本地对采集的原始发酵工艺数据进行模型训练，并将训练得到的模型参数或梯度加密后上传至所述联邦协同中心，所述原始发酵工艺数据留存于本地；

5、所述联邦协同中心用于接收并聚合各个所述企业本地节点上传的加密的模型参数或梯度，生成全局模型后进行轻量化处理并下发至各所述企业本地节点；

6、所述生产工控层用于接收所述企业本地节点基于所述全局模型推理生成的工艺调控指令，并驱动执行机构完成发酵工艺调控。

7、可选地，所述联邦协同中心包括全局模型聚合服务器、隐私安全计算单元和模型轻量化蒸馏单元，其中：

8、所述隐私安全计算单元，用于接收各企业本地节点上传的加密模型参数或梯度，在密文状态下执行安全多方计算，输出安全聚合参数；

9、所述全局模型聚合服务器，用于接收所述安全聚合参数，基于动态权重算法完成全局模型迭代更新并判断收敛状态，输出更新后的全局模型；

10、所述模型轻量化蒸馏单元，用于接收所述更新后的全局模型，进行剪枝与量化处理生成轻量化全局模型，并将所述轻量化全局模型加密后通过所述安全传输链路下发。

11、可选地，所述企业本地节点包括本地数据采集单元、本地数据治理单元、轻量化模型训练单元和本地隐私加密单元，其中：

12、所述本地数据采集单元，用于与所述生产工控层连接，采集原始发酵工艺数据并传输至所述本地数据治理单元；

13、所述本地数据治理单元，用于接收所述原始发酵工艺数据，经异常处理与数据增强后生成标准化数据集，传输至所述轻量化模型训练单元；

14、所述轻量化模型训练单元，用于接收所述标准化数据集及全局模型，嵌入物理约束规则完成本地训练，生成本地模型参数或梯度，传输至所述本地隐私加密单元；

15、所述本地隐私加密单元，用于接收所述本地模型参数或梯度，经裁剪、加噪和加密处理后生成加密数据包，通过所述安全传输链路上传。

16、可选地，所述生产工控层包括发酵工艺传感器组、分散控制模块、可编程逻辑控制器、发酵罐执行机构和在线分析模块，其中：

17、所述发酵工艺传感器组，用于实时采集发酵工艺数据并传输至所述分散控制模块；

18、所述在线分析模块，用于实时采集质量反馈数据并传输至所述分散控制模块；

19、所述分散控制模块，用于汇聚所述发酵工艺数据及质量反馈数据，上传至所述企业本地节点；

20、所述可编程逻辑控制器，用于接收所述企业本地节点下发的调控指令，驱动所述发酵罐执行机构；

21、所述发酵罐执行机构，用于响应所述调控指令执行物理调控动作。

22、可选地，所述安全传输链路包括国密加密网关、工业防火墙、虚拟专用网络通信模块及高速光纤传输模块，其中：

23、所述国密加密网关分别与所述企业本地节点和所述联邦协同中心连接，内置加密处理单元与防篡改校验单元，用于对传输的加密数据包及全局模型进行加解密处理与数据完整性校验；

24、所述工业防火墙与所述虚拟专用网络通信模块级联配置，用于拦截外部网络攻击并建立专用加密通信隧道；

25、所述高速光纤传输模块作为所述安全传输链路的物理传输载体，与所述国密加密网关连接，用于实现加密数据的传输。

26、本技术的第二方面，提供一种采用基于联邦学习的跨企业生物发酵工艺协同优化系统的优化方法，包括：

27、完成联邦协同中心、企业本地节点和生产工控层的初始化；

28、完成初始化之后，企业本地节点采集原始发酵工艺数据并进行标准化治理得到本地数据集，并进行本地模型训练；

29、对训练好的本地模型的数据进行加密，加密参数上传至联邦协同中心进行安全聚合与全局模型更新，经轻量化处理后下发至企业本地节点；

30、企业本地节点利用接收的下发的所述全局模型进行边缘推理生成工艺参数，通过生产工控层执行调控并基于反馈数据实现闭环优化。

31、可选地，所述完成联邦协同中心、企业本地节点和生产工控层的初始化，包括：

32、联邦协同中心配置初始全局模型，嵌入生物发酵物理约束规则，设置差分隐私噪声系数、加密算法及收敛阈值；

33、通过密钥管理模块为各企业本地节点分配唯一加密密钥，建立星型加密通信网络；

34、企业本地节点完成硬件自检与模型加载，生产工控层完成传感器与执行机构的精度校准。

35、可选地，所述企业本地节点采集原始发酵工艺数据并进行标准化治理得到本地数据集，并进行本地模型训练，包括：

36、以预设频率采集发酵罐温度、ph值、溶氧及菌体浓度工艺参数；

37、基于采集的数据，采用3σ原则剔除异常值，利用插值法填充缺失值，并通过生成式对抗网络进行小样本数据增强，得到标准化本地发酵数据集；

38、加载初始全局模型，嵌入企业专属工艺物理约束规则，基于所述标准化本地发酵数据集，调用边缘算力完成本地训练，得到训练好的本地模型。

39、可选地，所述对训练好的本地模型的数据进行加密，加密参数上传至联邦协同中心进行安全聚合与全局模型更新，经轻量化处理后下发至企业本地节点，包括：

40、对所述本地模型的梯度或者参数进行值域限制与高斯噪声处理，采用国密算法加密生成加密数据包，并添加数据校验码；

41、企业本地节点将所述加密数据包传输至所述安全传输链路，经网关校验、防火墙拦截及vpn通信模块加密防护后上传至所述联邦协同中心；

42、所述联邦协同中心接收所述加密数据包，基于各参与节点的数据质量与设备规模计算动态聚合权重，并利用安全多方计算协议在密文状态下对所述加密数据包执行加权聚合运算，生成更新后的全局模型；

43、判断所述全局模型是否满足预设收敛条件，若未满足，则将所述全局模型进行轻量化压缩后加密下发至各企业本地节点，各节点加载更新后的模型进入下一轮本地训练；若满足，则将收敛后的全局模型进行最终轻量化处理并加密下发至各企业本地节点。

44、可选地，所述企业本地节点利用全局优化模型进行边缘推理生成工艺参数，通过生产工控层执行调控并基于反馈数据实现闭环优化，包括：

45、加载收敛后的全局模型，输入实时发酵状态数据进行边缘推理，生成全周期工艺优化参数；

46、将所述全周期工艺优化参数转换为工业控制指令，下发至可编程逻辑控制器驱动发酵罐执行机构；

47、实时采集调控后的质量与状态反馈数据，对收敛后的全局模型进行本地微调，直至达到产量与合格率优化目标。

48、本技术提供的基于联邦学习的跨企业生物发酵工艺协同优化系统，将联邦学习分布式架构与生物发酵工业场景深度融合，设计联邦协同中心、企业本地节点、生产工控层和安全传输链路的四层硬件体系，通过仅传输加密模型参数/梯度、原始数据本地留存的核心设计，结合安全传输链路的多层隐私保护技术，从硬件层面彻底解决跨企业协同优化的数据孤岛与商业机密泄露问题。

49、由附加特征带来的其他技术效果将在相应的实施例中进一步阐述。