


Warum ist künstliche Intelligenz für die Biotechnologie von entscheidender Bedeutung?
Biotechnologie liegt in der Mitte zwischen Biologie und Technik. Mithilfe moderner Technologie werden biologische Prozesse, Organismen, Zellen, Moleküle und Systeme genutzt, um neue Produkte zu schaffen, die den Menschen und dem Planeten zugute kommen. Darüber hinaus umfasst es Laborforschung und -entwicklung, die Erforschung und Gewinnung von Biomasse durch Bioinformatik sowie die Entwicklung hochwertiger Produkte durch biochemische Technik. Biotechnologie wird in verschiedenen Bereichen wie der Landwirtschaft, der medizinischen Versorgung, der Tierhaltung und der Industrie häufig eingesetzt.
Weiße Biotechnologie steht im Zusammenhang mit der Nutzung von Biomasse zur Herstellung von Produkten, die chemische Prozesse erfordern, und kann auch die Energiekrise durch die Produktion von Biokraftstoffen lösen, die für Fahrzeuge oder Heizungen verwendet werden können.
Jede Organisation, die im Bereich der Biotechnologie tätig ist, verwaltet riesige Datensätze, die in Datenbanken gespeichert sind. Auch diese Daten müssen gefiltert und analysiert werden, um gültig und anwendbar zu sein. Vorgänge wie Arzneimittelherstellung, chemische Analyse, Enzymforschung und andere biologische Prozesse sollten durch computergestützte physikalische Werkzeuge unterstützt werden, um eine hohe Leistung und Genauigkeit zu erreichen und manuelle Fehler zu reduzieren.
Künstliche Intelligenz ist eine der nützlichsten Technologien, um biologische Prozesse, Arzneimittelproduktion, Lieferketten und die Verarbeitung biotechnologischer Daten zu verwalten.
Es interagiert mit Daten, die aus wissenschaftlicher Literatur und klinischen Datenstudien stammen. KI verwaltet auch unvergleichliche Datensätze klinischer Studien und ermöglicht das virtuelle Screening und die Analyse großer Datenmengen. Dadurch werden die Kosten für klinische Studien gesenkt und Entdeckungen und Erkenntnisse in alle Bereiche der Biotech-Abläufe gebracht.
Berechenbarere Daten erleichtern die Erstellung von Arbeitsabläufen und Abläufen, verbessern die Ausführungsgeschwindigkeit und Programmgenauigkeit und machen die Entscheidungsfindung effizienter. 79 % behaupten, dass KI-Technologie den Arbeitsablauf beeinflussen und zum Schlüssel zur Produktivität werden wird.
All dies führt zu einer kostengünstigeren Lösung. In den letzten drei Jahren ist der geschätzte Umsatz mit Hilfe von KI um 1,2 Billionen US-Dollar gestiegen.
Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Biotechnologie
Künstliche Intelligenz findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, der wichtigste ist jedoch die Anwendung künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich. Die Fähigkeit, Techniken wie Datenklassifizierung und die Durchführung prädiktiver Analysen anzuwenden, ist für jeden wissenschaftlichen Bereich von Vorteil.
Daten verwalten und analysieren
Wissenschaftliche Daten werden ständig erweitert und müssen sinnvoll geordnet werden. Der Prozess ist komplex und zeitaufwändig: Wissenschaftler müssen sich wiederholende und mühsame Aufgaben erledigen, die ernst genommen werden müssen.
Die von ihnen verwendeten Daten sind ein wesentlicher Bestandteil des Forschungsprozesses, und wenn dieser ausfällt, kann dies zu hohen Kosten und Energieverlusten führen. Darüber hinaus liefern viele Studien keine praktischen Lösungen, weil sie nicht in die menschliche Sprache übersetzt werden können. Programme der künstlichen Intelligenz helfen bei der Automatisierung der Datenpflege und -analyse. Die KI-gestützte Open-Source-Plattform trägt dazu bei, die sich wiederholenden, manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben zu reduzieren, die Labormitarbeiter ausführen müssen, sodass sie sich auf innovationsgetriebene Abläufe konzentrieren können.
Untersuchen Sie genetische Veränderungen, chemische Zusammensetzung, pharmakologische Studien und andere wichtige Informatikaufgaben gründlich, um kürzere, zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.
Eine effektive Datenpflege ist in der Tat für jede wissenschaftliche Abteilung von entscheidender Bedeutung. Der größte Vorteil der KI ist jedoch ihre Fähigkeit, Daten in Formen zu organisieren und zu systematisieren und vorhersehbare Ergebnisse zu erzielen.
Innovationen im Gesundheitswesen vorantreiben
Im letzten Jahrzehnt waren wir mit dem Bedarf an Innovationen bei der Herstellung und dem Einsatz von Pharmazeutika, Industriechemikalien, Lebensmittelchemikalien und anderen biochemischen Rohstoffen konfrontiert.
Künstliche Intelligenz in der Biotechnologie ist von entscheidender Bedeutung, um Innovationen während des gesamten Lebenszyklus eines Arzneimittels oder einer Verbindung und im Labor zu fördern.
Es hilft, die richtige Kombination von Chemikalien zu finden, indem Permutationen und Kombinationen verschiedener Verbindungen berechnet werden, ohne dass manuelle Labortests erforderlich sind. Darüber hinaus macht Cloud Computing die Verteilung von Rohstoffen für die Biotechnologie effizienter.
Im Jahr 2021 entwickelte das Forschungslabor DeepMind mithilfe von KI die umfassendste Karte menschlicher Proteine. Proteine erfüllen im Körper eine Vielzahl von Aufgaben – vom Aufbau von Gewebe bis zur Bekämpfung von Krankheiten. Ihre molekulare Struktur bestimmt ihre Verwendung, die in Tausenden von Iterationen durchgeführt werden kann. Wenn man versteht, wie sich Proteine falten, kann man ihre Funktion besser verstehen, sodass Wissenschaftler viele biologische Prozesse verstehen können, etwa die Funktionsweise des menschlichen Körpers, oder neue Behandlungen und Medikamente entwickeln können.
Solche Plattformen ermöglichen Wissenschaftlern auf der ganzen Welt Zugriff auf Daten zu Entdeckungen.
Tools der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Daten zu entschlüsseln, um die Mechanismen spezifischer Krankheiten in verschiedenen Regionen aufzudecken und Analysemodelle genau an ihre geografischen Standorte anzupassen. Vor dem Einsatz von KI waren zeitaufwändige und teure Experimente erforderlich, um die Struktur eines Proteins zu bestimmen. Heute stehen Wissenschaftlern über die Proteindatenbank rund 180.000 im Rahmen des Programms erstellte Proteinstrukturen frei zur Verfügung.
Maschinelles Lernen trägt dazu bei, die Liniendiagnose genauer zu machen, indem es Erkenntnisse aus der Praxis nutzt, um Diagnosetests zu verbessern. Und je mehr Tests Sie durchführen, desto präzisere Ergebnisse erzielen Sie.
AI ist ein großartiges Tool zur Verbesserung elektronischer Gesundheitsakten mit evidenzbasierten Medikamenten und Systemen zur klinischen Entscheidungsunterstützung.
Künstliche Intelligenz wird auch häufig in der Genmanipulation, Radiologie, maßgeschneiderten Medizin, Arzneimittelmanagement und anderen Bereichen eingesetzt. Aktuellen Forschungsergebnissen zufolge verbessert KI beispielsweise die Genauigkeit und Effizienz des Brustkrebs-Screenings im Vergleich zu Standard-Brustradiologen. Und eine andere Studie behauptet, dass neuronale Netze Lungenkrebs schneller erkennen können als ausgebildete Radiologen. Eine weitere Anwendung von KI ist die genauere Erkennung von Krankheiten durch Röntgen-, MRT- und CT-Scans durch KI-gesteuerte Software.
Recherchezeit verkürzen
Aufgrund der Globalisierung verbreiten sich neue Krankheiten schnell über Länder hinweg. Wir haben es bei COVID-19 erlebt; daher muss die Biotechnologie die Produktion notwendiger Medikamente und Impfstoffe zum Schutz vor solchen Krankheiten beschleunigen.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen den Prozess der Erkennung geeigneter Verbindungen, unterstützen die Laborsynthese, helfen bei der Analyse der Gültigkeit von Daten und stellen sie dem Markt zur Verfügung. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Biotechnologie verkürzt die Betriebsdauer von 5–10 Jahren auf 2–3 Jahre.
ERNTEERTRAG ERHÖHEN
Biotechnologie ist von entscheidender Bedeutung für die gentechnische Veränderung von Pflanzen, um reichere Ernten zu erzielen. Die Rolle KI-basierter Technologien bei der Untersuchung von Pflanzenmerkmalen, dem Qualitätsvergleich und der Vorhersage realer Erträge nimmt zu. Die Agrarbiotechnologie nutzt auch Robotik, einen Zweig der künstlichen Intelligenz, um Herstellungs-, Sammel- und andere wichtige Aufgaben auszuführen.
Durch die Kombination von Daten wie Wettervorhersagen, landwirtschaftlichen Merkmalen und der Verfügbarkeit von Saatgut, Kompost und Chemikalien hilft KI bei der Planung zukünftiger Materialrecyclingmuster.
Künstliche Intelligenz in der industriellen Biotechnologie
IoT und künstliche Intelligenz werden häufig bei der Herstellung von Fahrzeugen, Kraftstoffen, Fasern und Chemikalien eingesetzt. Künstliche Intelligenz analysiert die vom IoT gesammelten Daten und wandelt sie in wertvolle Daten um, um Produktionsprozesse und Produktqualität durch Vorhersage von Ergebnissen zu verbessern.
Computersimulationen und künstliche Intelligenz legen das beabsichtigte molekulare Design nahe. Durch Robotik und maschinelles Lernen werden Stämme hergestellt, um die Genauigkeit der Entwicklung der gewünschten Moleküle zu testen.
Zusammenfassung
Obwohl dies erst der Anfang des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Biotechnologie ist, kann sie in verschiedenen Bereichen bereits für viele Verbesserungen sorgen. Darüber hinaus zeigt die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz in der Biotechnologie, dass sie in einer Vielzahl von Prozessen, Abläufen und Strategien eingesetzt werden kann, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Es treibt nicht nur Innovationen voran, sondern ist auch ein wertvolles Werkzeug, das Kosten senkt, indem es genauere Tests durchführt und Ergebnisse vorhersagt, ohne dass tatsächliche Experimente im Labor erforderlich sind.
Neben der Entdeckung der zukünftigen Bedürfnisse der Menschheit im Gesundheitswesen und der Landwirtschaft, der Vorhersage potenzieller Verluste und der Erstellung von Prognosen für Unternehmen sollten sie auch Ressourcen in eine effizientere Produktion und Versorgung lenken.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
