Kábítószer-felfedezés: A mesterséges intelligencia széles körben használatos a gyógyszerkutatás területén.Nagy mennyiségű vegyületszerkezeti és aktivitási adat elemzésével előre jelezheti a molekulák farmakológiai tulajdonságait és toxicitását, felgyorsítva a gyógyszerszűrés és -optimalizálás folyamatát.Például a mesterséges intelligencia gépi tanulási algoritmusokat használhat új gyógyszercélpontok bányászására hatalmas szakirodalomból és kísérleti adatokból, új terápiás irányokat biztosítva a gyógyszerkutatók számára.
Termékoptimalizálás: A mesterséges intelligencia alkalmazható a mikrobiális anyagcsere tervezésére és a termékoptimalizálásra.A genomi adatok és a metabolikus útvonalak elemzésével a mesterséges intelligencia azonosíthatja a lehetséges útvonalakat és a kulcsfontosságú enzimeket a mikroorganizmusok metabolikus hálózatának optimalizálása és a termékek felhalmozódásának fokozása érdekében.Ezenkívül a mesterséges intelligencia prediktív modellezési és optimalizálási eszközöket használhat a fermentációs folyamatok működési paramétereinek optimalizálására, javítva a termék minőségét és hozamát.
Hulladékkezelés: A mesterséges intelligencia alkalmazható a hulladékkezelésre és az erőforrások hasznosítására.A hulladék összetételének és jellemzőinek elemzésével az MI segíthet a legjobb kezelési módszerek és paraméterek meghatározásában a hulladékkezelési költségek és a környezeti hatások minimalizálása érdekében.Például a bioenergia területén alkalmazott mesterséges intelligencia-alkalmazások segíthetnek optimalizálni a cellulóz lebomlási folyamatait és javítani a bioenergia-hozamokat.
Genomikai kutatás: A mesterséges intelligencia segíthet a genomikai kutatásban, gyorsabb és pontosabb genomelemzést és annotációt biztosítva.A nagyszabású genomiális szekvencia adatok elemzésével a mesterséges intelligencia új génfragmenseket, funkcionális elemeket és ezek kölcsönhatásait fedezheti fel, támogatva a génfunkciós kutatásokat és a géntechnológiát.
Kísérleti tervezés és optimalizálás: A mesterséges intelligencia a kísérleti adatok elemzésével és szimulációs algoritmusokkal képes megjósolni a kísérleti paraméterek optimális kombinációját, ezáltal javítva a kísérleti hatékonyságot és megbízhatóságot.Ezenkívül az AI segíthet a kísérleti tervezésben és optimalizálásban, csökkentve a szükségtelen próbálkozásokat és hibákat, valamint az erőforrás-pazarlást.
Ezek a gyakorlati példák a biofolyamat-fejlesztésben használt mesterséges intelligencia-alkalmazásoknak csak egy kis töredékét képviselik.Ahogy a mesterséges intelligencia technológia tovább fejlődik, arra számítunk, hogy egyre több innovatív eset vezet a biofolyamatok fejlesztéséhez és alkalmazásához.
Feladás időpontja: 2023.07.10