Strauji attīstoties mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģijai, nozares pēta, kā izmantot šo progresīvo rīku savās jomās.Biotehnoloģijas, pārtikas rūpniecības un farmācijas nozarēs kultivēšanas vides optimizācija ir vissvarīgākā.AI tehnoloģija sniedz šim procesam nepieredzētas iespējas un iespējas.Šajā rakstā ir apskatīts, kā mākslīgais intelekts nodrošina kultūras vides optimizāciju.
Augstas caurlaidības datu analīze:
Kultūras barotnes optimizācija ietver lielu daudzumu eksperimentālo datu.Tradicionālās analīzes metodes bieži vien ir laikietilpīgas un neefektīvas.AI algoritmi, jo īpaši dziļās mācīšanās modeļi, var ātri apstrādāt un analizēt šīs datu kopas, iegūstot vērtīgu ieskatu un ātri nosakot labāko barotnes formulējumu.
Prognozējošā modeļa izveide:
Izmantojot mašīnmācīšanās metodes, prognozējošos modeļus var izveidot, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem.Tas nozīmē, ka pirms eksperimentu veikšanas pētnieki var izmantot šos modeļus, lai prognozētu, kuras barotnes formulas, visticamāk, gūs panākumus, samazinot liekos eksperimentus un uzlabojot pētniecības un attīstības efektivitāti.
Metabolisma ceļa analīze:
AI var palīdzēt pētniekiem analizēt mikrobu vielmaiņas ceļus, identificēt kritiskos vielmaiņas mezglus.Optimizējot šos mezglus, var palielināt produktu veidošanās ātrumu un kopējo ražu.
Optimizēts eksperimentālais dizains:
AI var palīdzēt pētniekiem izstrādāt efektīvākus eksperimentālos projektus.Piemēram, izmantojot eksperimentu plānošanu (DOE) un citas statistikas metodes, maksimālo informāciju var iegūt ar vismazāko eksperimentālo iterāciju.
Automatizēta uzraudzība un regulēšana:
AI apvienošana ar sensoru tehnoloģiju ļauj automatizēt uzraudzību un regulēšanu kultivēšanas procesa laikā.Ja mākslīgā intelekta modelis konstatē neoptimālu mikrobu augšanu vai produkta ģenerēšanas ātruma samazināšanos, tas var autonomi pielāgot kultivēšanas apstākļus, nodrošinot, ka ražošanas process paliek optimāls.
Zināšanu diagrammas izveide:
AI var izmantot, lai izveidotu zināšanu grafikus, integrētu un iegūtu lielu daudzumu literatūras, lai piedāvātu pētniekiem dziļu ieskatu kultūras vides optimizācijā.
Simulācija un emulācija:
AI var simulēt mikrobu augšanas scenārijus dažādos kultivēšanas apstākļos, palīdzot pētniekiem paredzēt eksperimentu rezultātus un saglabāt vērtīgus eksperimentālos resursus.
Starpdisciplināra integrācija:
Izmantojot mākslīgo intelektu, zināšanas no bioloģijas, ķīmijas, fizikas un citām disciplīnām var apvienot, ļaujot izmeklēt barotnes optimizācijas problēmas no vairākiem aspektiem.
Noslēgumā jāsaka, ka mākslīgais intelekts ievieš vēl nebijušas iespējas kultūras barotnes optimizācijā.Tas ne tikai paaugstina pētniecības un attīstības efektivitāti, bet arī sniedz dziļāku, visaptverošāku analīzi un ieskatu.Raugoties nākotnē, jo AI turpina attīstīties, ir pamats uzskatīt, ka barotnes optimizācija kļūs arvien vienkāršāka, efektīvāka un precīzāka.
Publicēšanas laiks: 08.08.2023