En un contexto en constante evolución, la innovación y la investigación son elementos esenciales que impulsan el avance de los procesos y garantizan unos altos niveles de seguridad y sostenibilidad.
Por este motivo, Fedegari se ha sumado al proyecto «KNOWLEDGE4PHARMA – Gestión del conocimiento farmacéutico para el diseño y desarrollo de envases primarios», en colaboración con el Centro de Competencia MADE y la Universidad de Pavía. Esta iniciativa pretende integrar la inteligencia artificial en el desarrollo de soluciones avanzadas de esterilización, con el objetivo de convertir los conocimientos empíricos sobre nuestros sistemas en una fuente digital estructurada, escalable y predictiva
En concreto, el proyecto se centra en el desarrollo de un modelo de sistema basado en el estudio de la interacción entre las superficies de los envases «Ready-To-Fill» (RTF), los medicamentos biotecnológicos y los procesos de esterilización con vapor saturado, con el fin de identificar los parámetros más adecuados según combinaciones específicas de materiales y productos.
El estudio ha sentado las bases para desarrollar una red neuronal gráfica (GNN), un modelo matemático alimentado por un conjunto de datos que se actualiza continuamente.
Al aprovechar la inteligencia artificial, el modelo permite analizar relaciones complejas y predecir el comportamiento del sistema. Estima con precisión las interacciones entre materiales, productos y condiciones del proceso, recomienda configuraciones de parámetros ideales y orienta una toma de decisiones eficiente y precisa en el desarrollo de ciclos de esterilización. Esto mejora la calidad y la seguridad del proceso, al tiempo que reduce el consumo de energía y optimiza el uso de los recursos.
A través de esta iniciativa, Fedegari se sitúa a la vanguardia de la evolución del proceso de esterilización, integrando su experiencia con la excelencia académica y el potencial de la inteligencia artificial para generar valor tangible. Este compromiso se plasma en el desarrollo de soluciones avanzadas para la industria farmacéutica, destinadas a anticipar y dar forma de manera activa a la evolución futura del sector.