なぜ人工知能がバイオテクノロジーにとって重要なのでしょうか?

バイオテクノロジーは、生物学とテクノロジーの中間に位置します。最新のテクノロジーを通じて、生物学的プロセス、有機体、細胞、分子、システムを使用して、人々と地球に利益をもたらす新しい製品を生み出します。さらに、実験室での研究開発、バイオインフォマティクスによるバイオマスの探索と抽出、生化学工学による高価値製品の開発も含まれます。バイオテクノロジーは、農業、医療、動物、工業などさまざまな分野で広く活用されています。

ホワイト バイオテクノロジーは、バイオマスを使用して化学プロセスを必要とする製品を製造することに関心があり、車両や暖房に使用できるバイオ燃料を生産することでエネルギー危機に対処することもできます。

バイオテクノロジー分野に携わるすべての組織は、データベースに保存された大規模なデータセットを維持しています。このデータも、有効かつ適用可能であるためにフィルタリングおよび分析する必要があります。医薬品製造、化学分析、酵素研究、その他の生物学的プロセスなどの業務は、高いパフォーマンスと精度を達成し、手作業によるエラーを減らすために、コンピューター化された物理ツールによってサポートされる必要があります。

人工知能は、生物学的プロセス、医薬品生産、サプライチェーンの管理、バイオテクノロジーデータの処理に役立つ最も有用なテクノロジーの 1 つです。

科学文献や臨床データ試験を通じて受け取ったデータと相互作用します。 AI はまた、比類のない臨床試験データセットを管理し、大量のデータの仮想スクリーニングと分析を可能にします。その結果、臨床試験のコストが削減され、バイオテクノロジー事業のあらゆる分野に発見と洞察がもたらされます。

予測可能なデータが増えると、ワークフローと操作の構築が容易になり、実行速度とプログラムの精度が向上し、意思決定がより効率的になります。 79% が、AI テクノロジーがワークフローに影響を与え、生産性の鍵になると主張しています。

これらすべてにより、よりコスト効率の高いソリューションが実現します。過去 3 年間で、AI の活用により生み出された推定収益は 1 兆 2,000 億ドル増加しました。

バイオテクノロジーにおける人工知能の利用の利点

人工知能はさまざまな分野で応用されていますが、最も重要なのは医療分野での人工知能の応用です。データ分類や予測分析の実施などの技術を使用できることは、あらゆる科学分野にとって有益です。

データの管理と分析

科学データは拡大し続けるため、意味のある方法で整理する必要があります。このプロセスは複雑で時間がかかります。科学者は、真剣に取り組む必要がある反復的で骨の折れる作業を完了する必要があります。

彼らが使用するデータは研究プロセスの重要な部分であり、失敗すると高いコストとエネルギー損失が発生する可能性があります。さらに、多くの研究は人間の言語に翻訳できないため、実用的な解決策を生み出しません。人工知能プログラムは、データのメンテナンスと分析の自動化に役立ちます。 AI を活用したオープンソース プラットフォームは、ラボの従業員が実行する必要がある反復的で時間のかかる手作業の作業を軽減し、イノベーション主導の運用に集中できるようにします。

遺伝子組み換え、化学組成、薬理学研究、その他の重要な情報学タスクを徹底的に調査して、より短期間で信頼性の高い結果を得ることができます。

効果的なデータ保守は、あらゆる科学部門にとって確かに重要です。ただし、AI の最も重要な利点は、データを形式に整理および体系化し、予測可能な結果を​​生成できることです。

ヘルスケアにおけるイノベーションの推進

過去 10 年にわたり、当社は医薬品、工業用化学薬品、食品グレードの化学薬品、その他の生化学関連の原材料の製造と展開において課題に直面してきました。ニーズ。

バイオテクノロジーにおける人工知能は、医薬品や化合物のライフサイクル全体および研究室におけるイノベーションを促進するために不可欠です。

手動の実験室テストを必要とせずに、さまざまな化合物の順列と組み合わせを計算することで、化学物質の適切な組み合わせを見つけるのに役立ちます。さらに、クラウド コンピューティングにより、バイオテクノロジーに使用される原材料の流通がより効率的になります。

2021 年、研究機関 DeepMind は AI を使用して、最も包括的なヒトタンパク質マップを開発しました。タンパク質は、組織の構築から病気の克服まで、体内でさまざまな役割を果たします。タンパク質の分子構造によって用途が決まり、これは何千回も繰り返して行うことができます。タンパク質がどのように折りたたまれるかを理解することは、その機能を理解するのに役立ち、科学者が人体の仕組みや新しい治療法や薬の作成など、多くの生物学的プロセスを理解できるようになります。

このようなプラットフォームは、世界中の科学者に発見に関するデータへのアクセスを提供します。

人工知能ツールは、データを解読してさまざまな地域の特定の病気のメカニズムを明らかにし、分析モデルを地理的位置に正確に適応させるのに役立ちます。 AI が使用される前は、タンパク質の構造を決定するには時間と費用がかかる実験が必要でした。現在、このプログラムによって生成された約 180,000 個のタンパク質構造は、タンパク質データ バンクを通じて科学者に無料で入手可能です。

機械学習は、実際の結果を使用して診断テストを強化し、ライン診断をより正確にするのに役立ちます。テストを実行すればするほど、生成される結果はより正確になります。

AI は、証拠に基づいた投薬および臨床意思決定支援システムにより電子医療記録を強化する優れたツールです。

人工知能は、遺伝子操作、放射線医学、カスタマイズされた医療、薬物管理などの分野でもよく使用されています。たとえば、現在の研究によると、AI は標準的な乳房放射線科医と比較して乳がんスクリーニングの精度と効率を向上させています。また、別の研究では、ニューラルネットワークは訓練を受けた放射線科医よりも早く肺がんを検出できると主張しています。 AI のもう 1 つの応用例は、AI 駆動ソフトウェアによる X 線、MRI、CT スキャンによる病気のより正確な検出です。

研究時間の短縮

グローバル化により、新しい病気が国を超えて急速に蔓延しています。私たちは新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) でそれを目撃しました。したがって、バイオテクノロジーは、そのような病気から守るために必要な薬やワクチンの生産を加速する必要があります。

人工知能と機械学習は、適切な化合物を検出するプロセスを維持し、研究室での合成を支援し、データの有効性の分析を支援し、市場に提供します。バイオテクノロジーで人工知能を使用すると、運用期間が 5 ～ 10 年から 2 ～ 3 年に短縮されます。

収穫量の向上

植物を遺伝子操作してより豊かな収穫物を生み出すには、バイオテクノロジーが不可欠です。作物の特性の研究、品質の比較、現実世界の収量の予測における AI ベースのテクノロジーの役割は増大しています。農業バイオテクノロジーでは、人工知能の一分野であるロボット工学も使用して、製造、収集、その他の重要なタスクを実行します。

人工知能は、天気予報、農業の特性、種子、堆肥、化学薬品の入手可能性などのデータを組み合わせることで、将来の材料リサイクル パターンの計画に役立ちます。

産業用バイオテクノロジーにおける人工知能

モノのインターネットと人工知能は、車両、燃料、繊維、化学物質の生産に広く使用されています。人工知能は、IoT によって収集されたデータを分析し、結果を予測することで生産プロセスと製品の品質を向上させるための貴重なデータに変換します。

コンピューターシミュレーションと人工知能は、期待される分子設計を示唆します。菌株は、目的の分子の開発の精度をテストするために、ロボット工学と機械学習を通じて生成されています。

概要

これはバイオテクノロジーにおける人工知能の使用の始まりにすぎませんが、すでにさまざまな分野で多くの改善をもたらすことができます。さらに、バイオテクノロジーにおける人工知能の継続的な開発は、人工知能をさまざまなプロセス、操作、戦略で使用して競争上の優位性を獲得できることを示しています。

イノベーションを推進するだけでなく、ラボでの実際の実験を必要とせずに、より正確なテストを実施し、結果を予測することでコストを削減する貴重なツールです。

医療と農業における人類の将来の必需品を発見し、潜在的な損失を予測し、企業の予測を立てることに加えて、より効率的な生産と供給にリソースを振り向けるべきです。

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