Narkotiku atklāšana: AI plaši izmanto zāļu atklāšanas jomā.Analizējot lielu daudzumu savienojumu struktūras un aktivitātes datu, tas var paredzēt molekulu farmakoloģiskās īpašības un toksicitāti, paātrinot zāļu skrīninga un optimizācijas procesu.Piemēram, AI var izmantot mašīnmācīšanās algoritmus, lai iegūtu jaunus narkotiku mērķus no plašas literatūras un eksperimentālajiem datiem, nodrošinot jaunus terapeitiskos virzienus zāļu pētniekiem.
Produkta optimizācija: AI var izmantot mikrobu vielmaiņas inženierijā un produktu optimizācijā.Analizējot genoma datus un vielmaiņas ceļus, AI var identificēt iespējamos ceļus un galvenos enzīmus, lai optimizētu mikroorganismu vielmaiņas tīklu un veicinātu produktu uzkrāšanos.Turklāt mākslīgais intelekts var izmantot prognozēšanas modelēšanas un optimizācijas rīkus, lai optimizētu darbības parametrus fermentācijas procesos, uzlabojot produktu kvalitāti un ražu.
Atkritumu apstrāde: AI var izmantot atkritumu apstrādē un resursu reģenerācijā.Analizējot atkritumu sastāvu un īpašības, mākslīgais intelekts var palīdzēt noteikt labākās apstrādes metodes un parametrus, lai samazinātu atkritumu apstrādes izmaksas un samazinātu ietekmi uz vidi.Piemēram, mākslīgā intelekta lietojumprogrammas bioenerģijas jomā var palīdzēt optimizēt celulozes degradācijas procesus un uzlabot bioenerģijas ieguvi.
Genomikas pētījumi: AI var palīdzēt genomikas izpētē, nodrošinot ātrāku un precīzāku genoma analīzi un anotāciju.Analizējot liela mēroga genoma secību datus, AI var atklāt jaunus gēnu fragmentus, funkcionālos elementus un to mijiedarbību, atbalstot gēnu funkciju izpēti un gēnu inženieriju.
Eksperimentālā plānošana un optimizācija: AI var paredzēt optimālu eksperimentālo parametru kombināciju, analizējot eksperimentālos datus un simulācijas algoritmus, tādējādi uzlabojot eksperimenta efektivitāti un uzticamību.Turklāt AI var palīdzēt eksperimentālā projektēšanā un optimizācijā, samazinot nevajadzīgu izmēģinājumu un kļūdu skaitu un resursu izšķērdēšanu.
Šie praktiskie piemēri atspoguļo tikai nelielu daļu no AI lietojumiem bioprocesu attīstībā.AI tehnoloģijai turpinot attīstīties, mēs sagaidām, ka redzēsim vairāk novatoriskus gadījumus, kas virzīs bioprocesu attīstību un pielietojumu.
Izlikšanas laiks: 10. jūlijs 2023