Odkrywanie leków: sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w dziedzinie odkrywania leków.Analizując dużą ilość danych dotyczących struktury i aktywności związków, może przewidywać właściwości farmakologiczne i toksyczność cząsteczek, przyspieszając proces badań przesiewowych i optymalizacji leków.Na przykład sztuczna inteligencja może wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do wydobywania nowych celów leków z obszernej literatury i danych eksperymentalnych, zapewniając badaczom leków nowe kierunki terapeutyczne.
Optymalizacja produktu: Sztuczna inteligencja może być zastosowana do mikrobiologicznej inżynierii metabolicznej i optymalizacji produktów.Analizując dane genomowe i szlaki metaboliczne, sztuczna inteligencja może identyfikować potencjalne szlaki i kluczowe enzymy w celu optymalizacji sieci metabolicznej mikroorganizmów i zwiększenia akumulacji produktów.Dodatkowo sztuczna inteligencja może wykorzystywać narzędzia do modelowania predykcyjnego i optymalizacji w celu optymalizacji parametrów operacyjnych w procesach fermentacji, poprawiając jakość produktu i wydajność.
Przetwarzanie odpadów: sztuczną inteligencję można zastosować do przetwarzania odpadów i odzyskiwania zasobów.Analizując skład i charakterystykę odpadów, sztuczna inteligencja może pomóc w określeniu najlepszych metod i parametrów przetwarzania, aby obniżyć koszty przetwarzania odpadów i zminimalizować wpływ na środowisko.Na przykład zastosowania sztucznej inteligencji w dziedzinie bioenergii mogą pomóc zoptymalizować procesy degradacji celulozy i poprawić wydajność bioenergii.
Badania genomiczne: sztuczna inteligencja może pomóc w badaniach genomicznych, zapewniając szybszą i dokładniejszą analizę genomu oraz adnotacje.Analizując wielkoskalowe dane sekwencji genomowych, sztuczna inteligencja może odkrywać nowe fragmenty genów, elementy funkcjonalne i ich interakcje, wspierając badania funkcji genów i inżynierię genetyczną.
Planowanie i optymalizacja eksperymentów: Sztuczna inteligencja może przewidzieć optymalną kombinację parametrów eksperymentalnych poprzez analizę danych eksperymentalnych i algorytmów symulacji, poprawiając w ten sposób wydajność i niezawodność eksperymentów.Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w projektowaniu i optymalizacji eksperymentów, redukując niepotrzebne próby i błędy oraz marnotrawstwo zasobów.
Te praktyczne przykłady stanowią tylko niewielki ułamek zastosowań sztucznej inteligencji w rozwoju bioprocesów.Wraz z postępem technologii sztucznej inteligencji spodziewamy się, że więcej innowacyjnych przypadków będzie napędzać rozwój i zastosowanie bioprocesów.
Czas postu: 10 lipca 2023 r