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Title: Preferred Embodiments of an Online Spectroscopic–Electrochemical Coupled Monitoring System and Method for Microbial Fermentation, Enabling Real-Time Metabolic Flux Estimation and Adaptive Control

Technical Field The embodiments relate to bioprocess monitoring and control, and more specifically to an integrated, sterilizable, online spectroscopic–electrochemical system and associated methods for estimating metabolic fluxes in real time and adaptively tuning process parameters to enhance product yield and batch-to-batch consistency across multiple microbial strains and culture media.

Definitions

• Spectroscopic module means a non-invasive or minimally invasive optical measurement subsystem configured to acquire, in situ or via a sterile bypass loop, spectra such as Raman, near-infrared (NIR), mid-infrared (MIR), or ultraviolet-visible (UV-Vis).
• Electrochemical module means a set of sensors or analytical electrochemical cells measuring, without limitation, pH (potentiometric), dissolved oxygen (amperometric/galvanic or optical with electrochemical reference), oxidation–reduction potential (ORP), conductivity, and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) or voltammetric responses related to metabolites or substrates.
• Metabolic flux estimation refers to the computation of intracellular or extracellular reaction rates consistent with a stoichiometric model, constrained by online measurements and mass balances, optionally solved via optimization or Bayesian data assimilation.
• Adaptive control means a feedback or model predictive control policy that updates control parameters (e.g., feed rate, agitation, aeration, pH setpoint, temperature) based on the estimated fluxes and state variables, with online model adaptation.
• Bioprocess unit includes a fermenter or bioreactor, typically sterilizable-in-place (SIP) and cleanable-in-place (CIP).

Overview of the Invention In preferred embodiments, the system comprises: (i) a sanitary mechanical interface and flow path permitting in situ or bypass measurements while maintaining sterility; (ii) an optical spectroscopic module configured to collect high signal-to-noise spectra over preselected bands that are informative for substrates, products, and key metabolic intermediates; (iii) an electrochemical module providing orthogonal measurements of physicochemical parameters and electroactive analytes; (iv) a data acquisition and control unit implementing multivariate chemometrics, sensor fusion, and a constrained optimization engine for real-time metabolic flux estimation; and (v) an adaptive control supervisor that adjusts process actuators to meet production objectives under safety and quality constraints. The system is designed to be compatible with multiple microbial strains and culture media via a modular model library and automated model selection/calibration procedures.

Preferred Embodiments—Device

1. Process Interface and Sanitary Construction

• A probe housing (100) in 316L stainless steel with pharmaceutical-grade surface finish (Ra ≤ 0.8 μm), utilizing sanitary tri-clamp or DIN flanges, integrates optical windows (110) and electrochemical sensor ports (120).
• The optical windows (110) are formed of sapphire or fused quartz with anti-fouling coatings, rated for SIP cycles at 121–135°C and pressures up to 3 bar(g). Double O-ring seals (EPDM or PTFE) provide redundancy and steam barrier design.
• A bypass measurement loop (130) constitutes an alternative to in situ immersion. It is constructed with sanitary tubing, an aseptic peristaltic or magnetically coupled pump (140), and an isothermal flow cell (150) hosting both optical and electrochemical interfaces. The loop includes sterile filters and steamable valves (160) for isolation during SIP/CIP.
• An optical access module (170) positions fiber-optic probes with kinematic mounts to ensure repeatable coupling while preventing laser leakage to the environment.
• Anti-fouling features include: (a) a wiper assembly (180) with sterile bellows for periodic window cleaning; (b) a backflush port (190) for pulsed rinsing with sterile medium; and/or (c) optional low-power ultrasonic transducers (195) bonded to the window flange to mitigate biofilm accumulation.

2. Spectroscopic Module

• In a first preferred embodiment, a Raman subsystem comprises a stabilized laser (200) at 785 nm (or 532/830 nm as alternatives) with adjustable output power under interlocks; a fiber-coupled probe (210) with non-fouling window; a spectrograph (220) with spectral range 200–3,200 cm−1 and resolution ≤ 8 cm−1; and on-probe temperature sensing for drift compensation.
• In a second preferred embodiment, an NIR subsystem employs a diode-array or FT-NIR analyzer (230) covering 900–2,500 nm, with transflectance or interactance probe geometry (240) optimized for turbid fermentations, pathlength 1–4 mm via adjustable spacer.
• In a third preferred embodiment, a UV-Vis subsystem (250) with 200–800 nm range quantifies chromophoric species (e.g., cofactors, pigments) and turbidimetry for biomass.
• Optical safety is ensured by enclosure interlocks; laser key control; and beam dumps. Modules are housed in IP-rated enclosures suitable for cleanroom use.

3. Electrochemical Module

• pH sensor (300) is a sterilizable, gel-filled or steam-sterilizable glass electrode with integrated temperature sensor and reference junction designed for low drift in high-protein media.
• Dissolved oxygen sensor (310) is amperometric (Clark-type) or galvanic with membrane resistant to fouling; an optical DO sensor may serve as redundancy for cross-validation.
• ORP sensor (320) provides redox state monitoring relevant to cofactor balance.
• Conductivity and permittivity sensors (330) provide ionic strength and biomass-related capacitance signals.
• An electrochemical analytical cell (340) with microfabricated working, reference, and counter electrodes (e.g., gold, platinum, glassy carbon) enables EIS, chronoamperometry, cyclic voltammetry, or square-wave voltammetry to quantify electroactive substrates/products (e.g., organic acids, redox mediators) and probe membrane integrity. The cell is integrated into the bypass flow cell (150) to maintain sterile conditions.
• Automatic polarization cleaning routines apply controlled pulses to mitigate biofouling of electrode surfaces.

4. Data Acquisition, Processing, and Control

• A controller (400) includes: high-precision ADC/DAC; galvanic isolation; synchronized sampling across optical and electrochemical inputs; and time-stamped data logging with audit trails compliant with electronic records/electronic signatures requirements for regulated environments.
• Preprocessing pipelines (410) perform dark/white referencing, baseline correction, cosmic-ray removal (Raman), scatter correction (e.g., SNV), smoothing, and wavelength alignment; electrochemical data are filtered and temperature-compensated.
• Chemometric models (420) employ principal component analysis (PCA), partial least squares (PLS), multivariate curve resolution, and/or nonlinear learners to estimate concentrations of key extracellular metabolites/substrates/biomass proxies from spectra and electrochemical features. Models are validated with cross-validation and independent sets; transfer learning compensates for strain/media changes.
• Sensor fusion (430) combines estimates via Bayesian filters (e.g., extended/unscented Kalman filters) or constrained optimization to yield consistent state estimates with uncertainty quantification.
• Flux estimation engine (440) solves, at each cycle, a constrained optimization problem: find flux vector v minimizing deviation from priors subject to S·v = r (dynamic mass balances), bounds informed by physiology, and equality/inequality constraints (e.g., uptake capacity). r is computed from online concentration/accumulation rates and known dilution/aeration. Regularization terms penalize abrupt changes to stabilize solutions.
• Adaptive control supervisor (450) implements model predictive control (MPC) with a receding horizon objective to maximize production rate or yield while enforcing safety constraints (e.g., oxygen limitation avoidance, foaming limits). Control moves include substrate feed rate, co-substrate/cofactor feeds, agitation, aeration/oxygen enrichment, pH titration, temperature, and antifoam dosing. A gain-scheduling or online parameter adaptation module (455) updates kinetic/stoichiometric parameters as inferred from fluxes.
• Fault detection and diagnostics (460) employ residual analysis, Hotelling’s T2/Q statistics, and parity-space checks to detect sensor drift, fouling, or model mismatch. Automatic reversion to safe fallback control is provided.

5. Sterilization, Cleanability, and Compliance

• Materials and seals are selected for repeated SIP/CIP cycles; steam traps and condensate drains ensure full sterilant contact. Ports and dead-leg lengths comply with sanitary design practice.
• The control system integrates user authentication, access control, time-stamped audit logs, configuration/version control, and secure data export. Network communication uses encrypted protocols.
• Electrical safety and enclosure ratings adhere to applicable industrial and laboratory standards. Where explosive atmospheres are possible, components are selected in accordance with applicable explosion safety directives.

Preferred Embodiments—Method

1. Calibration and Model Commissioning

• Prior to production, a design of experiments (DOE) is conducted across relevant ranges of strains, media, temperatures, and feed regimes to build calibration sets. Offline reference assays (e.g., HPLC for sugars/organic acids, gravimetric/optical biomass, enzymatic assays) provide ground truth.
• Chemometric models are constructed for each spectral modality and fused with electrochemical features. Variable selection and wavelength region optimization reduce collinearity and media interference. Cross-validated performance metrics and uncertainty bounds are recorded.
• A library of organism- and pathway-specific stoichiometric models S is prepared, with exchange flux bounds reflecting physiology and medium composition. Where genome-scale models exist, reduced-order models are derived for real-time tractability.

2. Startup and Baseline

• The system components are SIP’d with the fermenter. Post-sterilization, baseline spectra and electrochemical baselines are recorded under sterile medium circulation to capture matrix signatures.
• Self-check routines verify sensor health, laser power, spectral alignment, and electrode polarization response. Baselines and references are updated accordingly.

3. Online Monitoring and Flux Estimation

• During fermentation, spectra and electrochemical signals are acquired at 1–60 s intervals. Preprocessing is applied as above.
• Concentration estimates of substrates (e.g., glucose, glycerol), products (e.g., ethanol, organic acids, amino acids), dissolved gases (via DO dynamics), and biomass proxies are computed in real time with uncertainty.
• Finite-difference or filtering methods compute rates of change. Together with known feed compositions and off-gas data if available, extracellular mass balances are closed. The flux estimation engine solves for intracellular/exchange fluxes consistent with S·v = r, enforcing physiological bounds (e.g., ATP maintenance). A probabilistic formulation may propagate measurement uncertainties to obtain confidence intervals on v.

4. Adaptive Control and Parameter Tuning

• The MPC computes control trajectories over a finite horizon (e.g., 10–30 min) to optimize a cost function such as: maximize instantaneous or terminal product formation flux, maintain specific growth rate within a band, and minimize substrate overflow metabolism, all subject to process constraints (oxygen transfer limits, maximum agitation, pH bounds, foam alarm).
• The controller updates feed rate profiles (e.g., exponential feeding to target specific growth rate inferred from fluxes), aeration and oxygen enrichment to maintain DO setpoints linked to respiratory fluxes, and temperature or pH setpoints to steer cofactor balance per redox flux indicators.
• Online parameter adaptation adjusts kinetic surrogates and yield coefficients using recursive estimation to maintain controller-model alignment. Safe-guard logic enforces monotone limits and rate-of-change caps to prevent shocks.

5. Multi-Strain and Multi-Medium Compatibility

• A classifier selects the appropriate model set from the library based on early spectral fingerprints and metadata (strain, medium). If unknown, a hybrid model initializes from the nearest neighbor and adapts online within validated bounds.
• Transfer learning updates chemometric and flux models to account for medium-specific background spectra and matrix effects, using on-the-fly spiking or feed composition changes as calibration points.
• Plug-and-play templates map standard actuators/sensors across vessel scales, enabling deployment from bench to pilot and production with scale-appropriate tuning.

6. Quality Assurance and Fault Handling

• Continuous monitoring of model residuals triggers alarms and corrective actions: schedule window cleaning/backflush, recalibrate a sensor, or switch to redundancy. The system maintains data integrity via immutable logs and versioned model archives.
• At batch end, the system generates a report compiling flux trajectories, control actions, deviations, and key performance indicators to support batch release and process characterization.

Illustrative Parameters and Ranges (Non-Limiting)

• Laser power at probe: 50–300 mW (Raman), subject to sample heating limits.
• Spectral acquisition time: 0.5–10 s per spectrum; ensemble averaging configurable.
• Electrochemical EIS frequency sweep: 100 kHz to 1 Hz, logarithmic spacing; amplitude 5–10 mV rms.
• DO control range: 10–60% saturation, strain dependent.
• Feed control update period: 5–30 s; feed flow resolution ≤ 0.1% of full scale.
• Temperature control resolution: ±0.1°C; pH control resolution: ±0.02 pH.

Alternative Embodiments

• A purely in situ configuration without bypass loop using flushable optic windows and retractable electrochemical assemblies with sanitary steam-block retractors.
• Replacement or augmentation of Raman/NIR with MIR using attenuated total reflectance (ATR) crystals where fouling can be controlled by shear or wipers.
• Integration with off-gas analyzers (e.g., CO2, O2) and soft sensors to refine carbon and oxygen balances informing flux constraints.
• Use of reinforcement learning layered atop MPC for long-horizon optimization, with strict safety shields enforcing validated operating envelopes.

Industrial Applicability The embodiments are applicable to aerobic and anaerobic fermentations for biochemicals, biologics, and food applications. The integrated design supports enhanced yield and improved batch-to-batch consistency by enabling actionable, real-time insight into metabolic state and by closing the loop with adaptive control, while maintaining sterility and compliance in regulated manufacturing environments.

Legal Notes The foregoing description sets forth preferred embodiments and non-limiting alternatives to enable a person skilled in the art to practice the invention. Variations, substitutions, and equivalents that fall within the spirit and scope of these embodiments would be understood by such persons and are intended to be encompassed by the claims in a corresponding patent application. The inclusion of specific materials, vendors, standards, or parameters is illustrative and not restrictive, and no admission is made regarding the state of the art or any necessity to combine features except as recited in claims.

【技術分野】 本発明は、エッジAIカメラ用ファームウェアに関し、特に、イベントカメラからの非同期事象データとフレームセンサからの画像データを融合しつつ、稀疏注意機構を用いた低演算・低消費電力の物体検出およびジェスチャ認識を実現するファームウェア構成、ならびに、可插抜式（プラガブル）推論プラグインおよび無線による増分更新（OTA）を可能とする更新機構に関する。

【背景技術】 エッジ環境における常時稼働の視覚認識は消費電力・演算資源・メモリ資源の制約が厳しい。イベントカメラはアドレス・イベント・リプレゼンテーション（以下「AER」という）により、明るさ変化の発生位置・時刻・極性を非同期に出力し、情報冗長性を低減しうる。一方で、従来の密な注意機構を用いたモデルはO(n^2)の計算複雑性を伴い、低算力チップ上での実装は困難であった。さらに、現場配備後のモデル改良・追加機能の提供には、プラットフォーム横断で安全かつ小容量にて更新可能な機構が要求される。

【発明の概要】 本発明は、(i) イベントデータとフレームデータの時空間融合、(ii) ブロック疎・局所窓・トークン選別等を組み合わせた稀疏注意に基づく推論パイプライン、(iii) 低算力チップへの適応を行う抽象化層および演算委譲機構、(iv) ABI安定な推論プラグイン機構、(v) 署名検証・ロールバック防止を備えた無線増分更新、(vi) 事象駆動スケジューリングと電源領域制御による低消費電力化、を包含するファームウェアの優選実施形態を提供する。

【用語の定義】 本明細書において、

• 「イベントカメラ」とは、画素座標(x, y)、時刻t、極性pを持つイベント{(x, y, t, p)}を非同期に出力する撮像素子をいう。
• 「稀疏注意」とは、入力トークン集合に対し、選択的・構造的に限定された相互作用（例：局所窓、ブロックスパース、トップk選別、LSH類似近傍）を計算対象とする注意機構をいう。
• 「低算力チップ」とは、内蔵SRAMが相対的に小容量で、汎用MCU、エッジNPU、DSP等を含むSoCを広く含む。

【優選実施形態の詳細な説明】

1. 全体構成

• ファームウェア100は、以下の主要構成を含んでよい。
  1. センサ入出力サブシステム110（イベントセンサ111、フレームセンサ112、オプションのIMU113、DMA制御114）
  2. データ融合・前処理層120（イベントバッファ121、時間窓整列122、体積グリッド生成123、時間表面生成124、強度フレーム正規化125）
  3. 推論エンジン130（稀疏注意ブロック131、軽量バックボーン132、物体検出ヘッド133、ジェスチャ認識ヘッド134、ポストプロセス135）
  4. プラグイン管理層140（ABI安定API141、オペレータ登録142、メモリアリーナ143、XIP/動的ロード144）
  5. マルチチップ適応層150（HAL抽象化151、能力記述子152、演算委譲マッパ153、メモリ配置方針154）
  6. 無線増分更新サブシステム160（差分生成・適用161、暗号署名検証162、ロールバック保護163、段階的適用164）
  7. 電力・スケジューリング制御170（事象駆動スケジューラ171、DVFS/クロックゲーティング172、電源領域制御173、SRAM保持管理174）
  8. セキュリティ・整合性層180（セキュアブート181、鍵管理182、メジャメント記録183）

2. センサデータ融合

• 時間整合: イベントデータは高精度タイムスタンプでリングバッファ121に保持され、フレーム到来時刻を中心とする可変長時間窓Δt内のイベントを選択する。Δtは被写体速度推定またはイベント発火率に基づき適応的に変更してもよい。
• 表現生成: イベントを体積グリッド（x, y, t_bin, 極性）に投影する体積グリッド123、または各画素の最近時刻を格納した時間表面124のいずれか又は双方を生成する。フレームデータはガンマ補正・ホワイトバランス・ノイズ抑制を施し125、解像度・ダイナミックレンジに応じてイベント表現と空間的に整列される。
• 校正・融合: オプションでIMU情報113とともに、簡易外乱オフセットの補償またはカルマン的補完推定を適用し、イベントとフレームの座標整合性を維持する。融合テンソルは、(i) チャネル結合、(ii) 交互ブロック処理、(iii) 注意におけるキー／バリューの片側由来、といった戦略から選択可能とする。

3. 稀疏注意機構

• トークン化: 融合テンソルから、空間パッチ、イベントクラスター、または時間スライス単位のトークン列を生成する。イベント発火密度に基づきトップkクラスターを選別し、背景トークンを抑制する。
• 構造: 以下の複合稀疏化を採用してもよい。 a) 局所窓注意（固定または可変窓） b) ブロックスパース注意（n×m構造、ハードウェアの行列加速器に整合） c) スライディングウィンドウの因果注意（時系列ジェスチャ用） d) LSHまたは類似度スケッチによる近傍制限
• 計算削減: クエリ数n、キー数mに対しO(nk)（k≪m）となるよう制御する。キー・バリューはイベント密度に応じて低頻度更新（カリーイング）し、MCU RAMに適合するチャンク単位でストリーミング計算する。
• 量子化・スパース化: 学習時量子化（QAT）により8bit（選択的に4bit）へ、構造化スパース（例：n:m）によりメモリ転送を縮減する。ゼロスキップ対応NPUが存在する場合は演算委譲する。

4. 推論パイプライン

• バックボーン132は、深さ可変な軽量畳み込み又はMobile系トランスフォーマ軽量化を採用し、イベント由来の高周波情報を強調するために周波数選択的ブロックを備える。
• 検出ヘッド133は、アンカフリー（例：中心点または密度マップ）構成を推奨し、低解像特徴からのカスケード粗検出→精細化の二段構成としてもよい。
• ジェスチャヘッド134は、因果注意と時間ピラミッドプーリングを組合せ、短期（サインスワイプ等）と中期（手振り等）パターンを同時に認識する。イベントのみでも、フレーム併用でも機能するよう設計する。
• ポストプロセス135はNMSまたは加重NMSを軽量に実装し、整数演算化する。

5. プラグイン機構

• ABI安定API141: C準拠の関数テーブルにより、演算カーネル、層、サブグラフ、モデル全体をプラグイン単位で登録可能とする。プラグイン記述子には、入出力テンソル形状範囲、必要ワークスペース、アライメント要件、DMA想定、再配置情報を含む。
• ローディング144: 外部フラッシュに格納された位置独立コード（PIC）をXIP（実行インプレース）又はオンデマンドページングで実行する。メモリアリーナ143を用いて断片化を抑制し、プラグイン毎に独立の領域を割当てる。
• オペレータ登録142: 不在オペレータはフォールバック解釈器（例：簡易演算器）へ委譲し、存在時は優先的にプラグイン実装を用いる。ターゲット能力に基づき最適実装を選択する。

6. 無線増分更新（OTA）

• 差分161: 現行ファームウェアと新規イメージ間のブロックベース差分をロリ ングハッシュで計算し、符号化・圧縮したパッチを配信する。モデル重みはチャンク分割・辞書共有により差分効率を高める。
• 検証162: 更新パッケージはSHA-256等でハッシュ化し、Ed25519等の署名で完全性・正当性を検証する。セキュアブート181の信頼の連鎖と整合させる。
• 適用164: 二重バンク又はA/Bパーティションで段階的適用を行い、電源断耐性を確保する。検証後にアクティブバンクをスイッチする。
• ロールバック防止163: 単調増加カウンタ（TPM/TrustZone等の支援を含み得る）でバージョンを管理し、旧版への戻しを制限する。但し致命的障害時の安全リカバリ経路は保持する。

7. 低消費電力設計

• 事象駆動171: イベント発火率しきい値、動き検出、フレーム輝度変動に応じて、推論頻度、解像度、モデル段数を動的制御する。静穏時は待機モードでイベントセンサのみ動作させ、フレームセンサを停止又は低更新とする。
• DVFS/電源領域172, 173: 推論時のみNPU/DSP領域を通電し、待機時はクロック停止・電源遮断する。SRAM保持174によりコンテキストを維持する。
• メモリアクセス削減: ラインバッファ、タイル処理、重み先読み、キャッシュ一致サイズのブロック演算で外部メモリアクセスを極小化する。

8. マルチチップ適応

• 能力記述子152: コア種別（MCU/NPU/DSP）、SIMD幅、SRAM/PSRAM容量、XIP可否、DMAチャネル、量子化サポート、ゼロスキップ可否等を列挙する。
• 演算委譲153: 演算グラフをパーティショニングし、該当オペレータを各加速器へマッピングする。未対応はCPUフォールバックとし、メモリ帯域を考慮して境界を決定する。
• メモリ配置154: 層ごとに最小限のワークスペースを静的割当てし、ライフタイム解析に基づくバッファ再利用を行う。SRAM不適合の場合、外部フラッシュXIPまたはPSRAMスワップを適用する。

9. 代表的処理手順（例）

• 起動: セキュアブート181によりイメージ検証→能力探索→プラグインロード。
• センサ同期: リングバッファ121初期化、DMA114設定。
• フュージョン: 時間窓整列122→表現123/124生成→融合テンソル確立。
• 推論: 稀疏注意131→バックボーン132→ヘッド133/134→ポスト135。
• 出力: 低レイテンシな物体検出結果、ジェスチャクラス、信頼度、ROIマスク等を出力。
• 電力制御: スケジューラ171が発火率・照度・ユーザポリシーに応じ調整。
• 更新: OTA161-164がバックグラウンドで差分適用、次回再起動で有効化。

10. セキュリティ・プライバシ

• 署名検証162、鍵管理182、メジャメント183を備え、改竄耐性を確保する。エッジ内推論を原則とし、個人データの外部送出を最小化する。デバッグインタフェースは製造後ロックダウン可能とする。

11. 実装上の推奨（例示）

• 量子化: 8bit対称量子化、アクティベーションの区間学習。極低資源では選択的4bitを許容し、感度の高い層は8bit維持。
• 稀疏度: 学習時にブロック構造の正則化を用い、推論時の行列ブロック密度をハードウェア友好に整形。
• イベント前処理: ホットピクセル抑制、時間窓適応、イベントクラスタリング（DBSCAN等軽量近似）を採用可能。

12. 変更例・適用例

• センサ: モノクロ／カラー、グローバル／ローリングシャッタのいずれにも適用し得る。
• 認識対象: 物体検出・ジェスチャに限らず、追跡、姿勢推定、占有推定への拡張も可能。
• 通信: Wi‑Fi、BLE、Thread等いずれの無線規格でも、署名検証・差分適用の要件を満たせばよい。

【産業上の利用可能性】 本発明のファームウェアは、電池駆動監視、ドアホン、ウェアラブル、ロボット等の低電力ビジョン用途に有用であり、プラグインおよび無線増分更新により、配備後の機能拡張・維持管理コストを低減しうる。

【実施可能要件に関する補足】 当業者は、上記各構成要素を所与の低算力チップ（例示として、ARM Cortex-M級MCU、RISC‑V MCU、軽量NPU/DSP内蔵SoC等）に適合するよう、メモリ制約・命令セット・周辺I/Fに応じて適宜設計変更し得る。本明細書の各実施形態は相互に組合せ可能であり、特定の構成に限定されない。