Bioprocess Monitoring and Control

Process monitoring and control are fundamental to all processes; this holds especially for bioprocesses, due to their complex nature. Usually, bioprocesses deal with living cells, which have their own regulatory systems. It helps to adjust the cell to its environmental condition. This must not be the optimal condition that the cell needs to produce whatever is desired. Therefore, a close monitoring of the cell and its environment is essential to provide optimal conditions for production. Without measurement, no information of the current process state is obtained. In this book, methods and techniques are provided for the monitoring and control of bioprocesses. From new developments for sensors, the application of spectroscopy and modelling approaches, the estimation and observer implementation for ethanol production and the development and scale-up of various bioprocesses and their closed loop control information are presented. The processes discussed here are very diverse. The major applications are cultivation processes, where microorganisms were grown, but also an incubation process of bird’s eggs, as well as an indoor climate control for humans, will be discussed. Altogether, in 12 chapters, nine original research papers and three reviews are presented

Um modelo para extração de perfil de especialista aplicado às ferramentas de expertise location e apoio à Gestão do Conhecimento

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2016.As ferramentas de Expertise Location podem ser utilizadas amplamente na Gestão do Conhecimento para apoiar a identificação e o compartilhamento do conhecimento. Porém, manter os dados dos colaboradores de uma organização atualizados nessas ferramentas pode ser desafiador. Muitas vezes, os colaboradores precisam preencher as mesmas informações em diversos sistemas. Como uma abordagem alternativa para simplificar esse processo de atualização dos dados, este trabalho propõe um modelo para a extração automática de perfis de especialistas a partir de seus documentos não estruturados. Assim, realizou-se uma pesquisa aplicada e exploratória com base em uma revisão integrativa da literatura, a qual resultou na identificação das abordagens atuais para a extração de perfil de especialista que permitisse a construção desse modelo. A partir dessas abordagens, foram elaborados um modelo conceitual e um protótipo baseados em Processamento de Linguagem Natural para a tarefa de extração de informações de perfil de especialistas que possam fornecer insumos para a identificação de seus conhecimentos e de suas áreas de interesse. A implementação do protótipo resultou também em uma ferramenta de código aberto. Tal ferramenta é disponibilizada em um site público, em conjunto com o seu código-fonte, e gera uma página de perfil com o uso de componentes de tag cloud e timeline. Com o intuito de verificar a viabilidade do modelo proposto, a partir de documentos de voluntários, foram executados testes comparando os perfis gerados pela ferramenta com os perfis presentes na rede social LinkedIn. Os resultados dos testes demonstraram que o modelo proposto pode representar uma alternativa viável para a geração de perfis de especialistas de forma automática com o objetivo de apoiar as ferramentas de Expertise Location em uma organização. Consequentemente, a adoção desse modelo pode reduzir a necessidade de atualizações constantes dos perfis de especialistas de forma manual.Abstract : The Expertise Location Tools can be widely used in Knowledge Management in order to support the identification and sharing of the knowledge. However, to keep the data of the employees of an organization updated in those tools can be challenging. From time to time, employees need to fill out the same data in different systems. As an alternative approach to simplify this process of updating the data, this paper proposes a model for the automatic extraction of expert profiles from their own non-structural documents. Thus, an applied and exploratory research based on an integrative literature review was carried out, resulting in the identification of the current approaches to the extraction of an expert profile that could allow the construction of this model. From these approaches were elaborated a conceptual model and a prototype based on Natural Language Processing for the task of extraction of information from expert profiles that could provide inputs to the identification of their expertise and their areas of interest. The prototype implementation has also resulted in an open source tool. This tool is available on a public website together with its source code and it generates a profile page using the tag cloud and timeline components. In order to verify the feasibility of the proposed model, tests from documents of volunteers were performed comparing the profiles generated by the tool with those profiles on LinkedIn social network. The test results demonstrated that the proposed model can represent a viable alternative to the generation of automatically expert profiles in order to support Expertise Location tools in an organization. Consequently, the adoption of this model can reduce the need for constant updates of the expert profiles