在瞬息万变的环境中，创新与研究是推动工艺进步、确保高安全标准和可持续性的关键要素。
正因如此，Fedegari 与 MADE 能力中心及帕维亚大学合作，共同参与了“KNOWLEDGE4PHARMA——初级包装设计与开发领域的制药知识管理”项目。 该计划旨在将人工智能融入先进灭菌解决方案的开发中，目标是将关于我们系统的经验性专业知识转化为结构化、可扩展且具有预测能力的数字资源。
具体而言，该项目专注于基于对“即灌装（RTF）”容器表面、生物技术药品与饱和蒸汽灭菌工艺之间相互作用的研究，开发一个系统模型，以便根据特定的材料和产品组合确定最合适的参数。
该研究为开发图神经网络（GNN）奠定了基础，这是一种由持续更新的数据集驱动的数学模型。
通过利用人工智能，该模型能够分析复杂的关系并预测系统行为。它能精确估算材料、产品与工艺条件之间的相互作用，推荐理想的参数配置，并指导在灭菌循环开发过程中做出高效且准确的决策。 这不仅提高了工艺质量和安全性，同时降低了能耗并优化了资源利用。
通过此项举措，Fedegari 站在了灭菌工艺演进的最前沿，将自身专业知识与学术卓越及人工智能的潜力相结合，从而创造切实价值。这一承诺体现在为制药行业开发先进解决方案上，旨在预见并积极塑造该行业的未来发展。