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Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle essentielle à la biotechnologie ?
Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle essentielle à la biotechnologie ?
La biotechnologie se situe à mi-chemin entre la biologie et la technologie. Grâce à la technologie moderne, elle utilise des processus biologiques, des organismes, des cellules, des molécules et des systèmes pour créer de nouveaux produits qui profitent aux individus et à la planète. En outre, cela englobe la recherche et le développement en laboratoire, l’exploration et l’extraction de la biomasse grâce à la bioinformatique et le développement de produits de grande valeur grâce au génie biochimique. La biotechnologie est largement utilisée dans divers domaines tels que l'agriculture, les soins médicaux, les animaux et l'industrie.
La biotechnologie blanche est liée à l'utilisation de la biomasse pour fabriquer des produits nécessitant des processus chimiques, et peut également résoudre la crise énergétique en produisant des biocarburants, qui peuvent être utilisés pour les véhicules ou le chauffage.
Chaque organisation travaillant dans le domaine de la biotechnologie conserve d'énormes ensembles de données stockées dans des bases de données. Ces données doivent également être filtrées et analysées pour être valides et applicables. Les opérations telles que la fabrication de médicaments, l'analyse chimique, la recherche sur les enzymes et d'autres processus biologiques doivent être soutenues par des outils physiques informatisés pour atteindre des performances et une précision élevées et contribuer à réduire les erreurs manuelles.
L'intelligence artificielle est l'une des technologies les plus utiles pour aider à gérer les processus biologiques, la production de médicaments, les chaînes d'approvisionnement et le traitement des données biotechnologiques.
Il interagit avec les données reçues par le biais de la littérature scientifique et des essais de données cliniques. L’IA gère également des ensembles de données d’essais cliniques incomparables et permet le criblage et l’analyse virtuels de grandes quantités de données. En conséquence, il réduit les coûts des essais cliniques et apporte des découvertes et des informations à tous les domaines des opérations biotechnologiques.
Des données plus prévisibles facilitent la création de flux de travail et d'opérations, améliorent la vitesse d'exécution et la précision des programmes et rendent la prise de décision plus efficace. 79 % affirment que la technologie de l'IA aura un impact sur le flux de travail et deviendra la clé de la productivité.
Tout cela aboutit à une solution plus rentable. Au cours des trois dernières années, les revenus estimés générés grâce à l’IA ont augmenté de 1 200 milliards de dollars.
Avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle en biotechnologie
L'intelligence artificielle a des applications dans divers domaines, mais le plus important est l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical. Alors que la capacité d’utiliser des techniques telles que la classification des données et la réalisation d’analyses prédictives est bénéfique pour tout domaine scientifique.
Gérer et analyser les données
Les données scientifiques sont en constante expansion et doivent être organisées de manière significative. Le processus est complexe et prend du temps : les scientifiques doivent accomplir des tâches répétitives et laborieuses qui doivent être prises au sérieux.
Les données qu'ils utilisent sont une partie essentielle du processus de recherche, et lorsqu'elles échouent, cela peut entraîner des coûts élevés et des pertes d'énergie. De plus, de nombreuses études n’aboutissent pas à des solutions pratiques car elles ne peuvent pas être traduites en langage humain. Les programmes d'intelligence artificielle aident à l'automatisation de la maintenance et de l'analyse des données. La plate-forme open source alimentée par l'IA contribue à réduire les tâches répétitives, manuelles et chronophages que les travailleurs de laboratoire doivent effectuer, leur permettant ainsi de se concentrer sur des opérations axées sur l'innovation.
Examinez en profondeur les modifications génétiques, la composition chimique, les études pharmacologiques et d'autres tâches informatiques critiques pour des résultats plus courts et plus fiables.
Une maintenance efficace des données est en effet cruciale pour chaque département scientifique. Cependant, l’avantage le plus important de l’IA réside dans sa capacité à organiser et à systématiser les données sous forme de formulaires et à produire des résultats prévisibles.
Moteur de l'innovation dans le domaine des soins de santé
Au cours de la dernière décennie, nous avons été confrontés au besoin d'innovation dans la fabrication et le déploiement de produits pharmaceutiques, de produits chimiques industriels, de produits chimiques de qualité alimentaire et d'autres matières premières liées à la biochimie.
L'intelligence artificielle en biotechnologie est essentielle pour promouvoir l'innovation tout au long du cycle de vie d'un médicament ou d'un composé et en laboratoire.
Il aide à trouver la bonne combinaison de produits chimiques en calculant les permutations et les combinaisons de différents composés sans avoir besoin de tests manuels en laboratoire. De plus, le cloud computing rend plus efficace la distribution des matières premières utilisées en biotechnologie.
En 2021, le laboratoire de recherche DeepMind a utilisé l'IA pour développer la carte des protéines humaines la plus complète. Les protéines accomplissent diverses tâches dans l’organisme, depuis la construction des tissus jusqu’à la lutte contre les maladies. Leur structure moléculaire détermine leur utilisation, qui peut être effectuée en milliers d'itérations - comprendre comment les protéines se replient peut aider à comprendre leur fonction afin que les scientifiques puissent comprendre de nombreux processus biologiques, tels que le fonctionnement du corps humain ou créer de nouveaux traitements et médicaments.
De telles plateformes permettent aux scientifiques du monde entier d'accéder aux données sur les découvertes.
Les outils d'intelligence artificielle aident à décoder les données pour révéler les mécanismes de maladies spécifiques dans différentes régions et aident à adapter avec précision les modèles analytiques à leurs emplacements géographiques. Avant l’utilisation de l’IA, des expériences longues et coûteuses étaient nécessaires pour déterminer la structure d’une protéine. Aujourd'hui, quelque 180 000 structures protéiques produites par le programme sont librement accessibles aux scientifiques via la Protein Data Bank.
L'apprentissage automatique contribue à rendre les diagnostics de ligne plus précis, en utilisant des résultats concrets pour améliorer les tests de diagnostic. Et plus vous effectuez de tests, plus les résultats que vous générez sont précis.
L'IA est un excellent outil pour améliorer les dossiers de santé électroniques grâce à des médicaments fondés sur des preuves et à des systèmes d'aide à la décision clinique.
L'intelligence artificielle est également souvent utilisée dans la manipulation génétique, la radiologie, la médecine personnalisée, la gestion des médicaments et d'autres domaines. Par exemple, selon les recherches actuelles, l’IA améliore la précision et l’efficacité du dépistage du cancer du sein par rapport aux radiologues du sein standards. Et une autre étude affirme que les réseaux neuronaux peuvent détecter le cancer du poumon plus rapidement que les radiologues qualifiés. Une autre application de l’IA est la détection plus précise des maladies grâce aux rayons X, à l’IRM et à la tomodensitométrie grâce à un logiciel piloté par l’IA.
Réduire le temps de recherche
En raison de la mondialisation, de nouvelles maladies se propagent rapidement à travers les pays. Nous l’avons vu avec le COVID-19 ; la biotechnologie doit donc accélérer la production des médicaments et des vaccins nécessaires pour se protéger contre ces maladies.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique maintiennent le processus de détection des composés appropriés, aident à la synthèse en laboratoire, aident à analyser la validité des données et les fournissent au marché. L’utilisation de l’intelligence artificielle en biotechnologie réduit le temps de performance opérationnelle de 5 à 10 ans à 2 à 3 ans.
AUGMENTER LE RENDEMENT DES RÉCOLTES
La biotechnologie est essentielle au génie génétique des plantes afin de produire des récoltes plus riches. Le rôle des technologies basées sur l’IA dans l’étude des caractéristiques des cultures, la comparaison de la qualité et la prévision des rendements réels augmente. La biotechnologie agricole utilise également la robotique, une branche de l’intelligence artificielle, pour effectuer la fabrication, la collecte et d’autres tâches critiques.
En combinant des données telles que les prévisions météorologiques, les caractéristiques agricoles et la disponibilité des semences, du compost et des produits chimiques, l'IA aide à planifier les futurs modèles de recyclage des matériaux.
Intelligence artificielle dans la biotechnologie industrielle
L'IoT et l'intelligence artificielle sont largement utilisés dans la production de véhicules, de carburants, de fibres et de produits chimiques. L'intelligence artificielle analyse les données collectées par l'IoT et les transforme en données précieuses pour améliorer les processus de production et la qualité des produits en prédisant les résultats.
Les simulations informatiques et l'intelligence artificielle suggèrent la conception moléculaire prévue. Des souches sont produites grâce à la robotique et à l’apprentissage automatique pour tester la précision du développement des molécules souhaitées.
Résumé
Bien que ce ne soit que le début de l'utilisation de l'intelligence artificielle en biotechnologie, elle peut déjà apporter de nombreuses améliorations dans divers domaines. De plus, le développement continu de l’intelligence artificielle en biotechnologie démontre qu’elle peut être utilisée dans une variété de processus, d’opérations et de stratégies pour obtenir un avantage concurrentiel.
Non seulement stimule l'innovation, mais constitue également un outil précieux qui réduit les coûts en effectuant des tests plus précis et en prédisant les résultats sans avoir besoin de véritables expériences en laboratoire.
En plus de découvrir les besoins futurs de l’humanité en matière de soins de santé et d’agriculture, de prédire les pertes potentielles et de faire des prévisions pour les entreprises, ils devraient orienter les ressources vers une production et un approvisionnement plus efficaces.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
