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、現代のテクノロジーを利用して生物学的プロセス、生物、細胞、分子、システムを利用し、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。バイオインフォマティクスによる研究開発、生化学工学によるバイオマスの探索と抽出、高価値製品の開発。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静かに動いています。

ホワイトバイオテクノロジーとは、生物を利用して化学的プロセスを経て製品を製造する技術のことで、主に産業分野で利用されており、エネルギー危機を解決することができます。バイオ燃料の製造（車両や暖房など）。

#バイオテクノロジー分野で活動するすべての企業組織は、大量のデータを維持しています。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 (AI) は、バイオテクノロジーによる生物学的プロセス、医薬品生産、サプライ チェーン、データ処理の管理を支援する最も役立つテクノロジーの 1 つです。

科学文献や臨床データ試験を通じて得られたデータと相互作用します。 AI は、比較が難し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することもできます。したがって、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対する発見と洞察につながります。

より予測可能なデータにより、ワークフローと運用の確立が容易になり、パフォーマンスの速度とプログラムの精度が向上し、より効果的な意思決定が可能になります。 79% の人が、人工知能テクノロジーが仕事のプロセスに影響を与え、生産性にとって不可欠であると信じています。

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、人工知能の助けを借りて生み出された収益は推定 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使用の利点

人工知能はさまざまな分野で使用されていますが、データ分類などのこのテクノロジーの機能は優れています。また、予測分析を行うことはあらゆる科学分野で有益ですが、特に医療分野での応用が顕著です。

データの管理と分析

科学データは絶えず拡大しており、整理する必要があります。 a 意味のある方法でアレンジします。このプロセスは複雑で時間がかかります。科学者は、高い集中力を持って実行する必要がある、反復的で骨の折れる作業にさらされる必要があります。

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、多くの種類の研究は人間の言語に翻訳できないため、実用的な解決策につながりません。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。人工知能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業務に集中できるようにします。

遺伝子修飾、化学組成、薬理学的研究、その他の重要な情報学タスクは徹底的に検査され、より短い時間でより信頼性の高い結果が得られます。効果的なデータ保守は、あらゆる科学部門にとって重要です。ただし、AI の最も重要な利点は、データを整理して体系化し、予測可能な結果を​​得る能力です。

ヘルスケアにおけるイノベーションの推進

過去 10 年間、私たちは次のような問題に直面してきました。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原材料の製造と応用における革新が緊急に必要とされています。

バイオテクノロジーにおける人工知能は、研究室だけでなく、医薬品や化合物のライフサイクル全体を通じてイノベーションを促進するために重要です。

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で使用される原材料のより効率的な流通が可能になります。

2021 年、研究研究所 DeepMind は、人工知能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 (詳細: 人工知能が「革命的な」ヒトタンパク質マップを描画 ）。タンパク質は、組織の構築から病気との闘いまで、人間の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その目的が決まり、それを何千回も繰り返すことができます。タンパク質がどのように折りたたまれるかを知ることは、タンパク質の機能を理解するのに役立ち、科学者が人体の仕組みなどの無数の生物学的プロセスを解明したり、新しい治療法や医薬品を開発したりできるようになります。

これらの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、地理的位置に一致する分析モデルを構築するのに役立ちます。人工知能が使用される前は、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、科学者はタンパク質データ バンクを通じて、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に自由にアクセスできるようになりました。

機械学習は、現実世界の結果を使用して診断テストを強化し、診断をより正確に行うのに役立ちます。テストを実行すればするほど、より正確な結果が得られます。

人工知能は、証拠に基づいた医薬品や臨床意思決定支援システムを使用して電子医療記録を強化するための優れたツールです。

人工知能は、遺伝子操作、放射線医学、オーダーメイド医療、薬物管理などの分野でも広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。さらに、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、磁気共鳴画像法 (MRI)、CT スキャンによる病気のより正確な検出です。

調査時間の短縮

理由は次のとおりです。世界的 新しい病気が国を超えて急速に広がっています。たとえば、新型コロナウイルス感染症 (COVID-2019) の場合、バイオテクノロジーはこれらの病気と戦う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、データの有効性を分析して市場に供給するのに役立ちます。バイオテクノロジー分野での人工知能の応用により、運用実行期間が 5 ～ 10 年から 2 ～ 3 年に短縮されました。

#農業収量の向上

##バイオテクノロジーは、より多くの収穫を達成するために作物を遺伝子組み換えする方法です。必要不可欠なもの。 AI ベースのテクノロジーは、作物の特性の研究、品質の比較、実際の収量の予測においてますます役割を果たしています。農業バイオテクノロジーでは、製造、収集、その他の重要なタスクを完了するためにロボット (人工知能の一種) も使用されます。

人工知能は、天気予報、農業の特性、種子、堆肥、化学物質の入手可能性などのデータを組み合わせて、将来の物質循環パターンを計画するのに役立ちます。

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広く普及しています。 used 車両、燃料、繊維、化学薬品の製造に使用されます。人工知能は、モノのインターネット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価値のあるデータに変換し、生産プロセスや製品の品質を向上させるために使用できます。

コンピューター シミュレーションと人工知能により、意図した分子設計が提案されました。ロボット工学と機械学習を通じてひずみを生成し、目的の分子の開発精度をテストします。

#バイオテクノロジー分野における人工知能の応用はまだ始まったばかりですが、すでにさまざまな分野で多くの改善が提供されています。田畑。さらに、バイオテクノロジーにおける AI ソフトウェアの継続的な開発は、AI ソフトウェアを複数のプロセス、運用、戦術にわたって使用して、競争上の優位性を獲得できることを示しています。

これはイノベーションを推進するだけでなく、実験室で実際に実験を行わなくても、より正確なテストと結果の予測を可能にし、コストを削減できる貴重なツールです。医療と農業における将来の人間の必需品を見つけ、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、企業はリソースをより効率的な生産と供給に向けるべきです。

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