생명공학은 생물학과 기술의 중간에 있습니다. 현대 기술을 통해 생물학적 과정, 유기체, 세포, 분자 및 시스템을 사용하여 사람과 지구에 도움이 되는 새로운 제품을 만듭니다. 또한 실험실 연구개발, 생물정보학을 통한 바이오매스 탐색 및 추출, 생화학공학을 통한 고부가가치 제품 개발 등을 포괄합니다. 생명공학은 농업, 의료, 동물, 산업 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다.
화이트 바이오기술은 바이오매스를 활용해 화학 공정이 필요한 제품을 만드는 것과 관련이 있으며, 차량이나 난방용으로 사용할 수 있는 바이오 연료를 생산해 에너지 위기를 해결할 수도 있습니다.
생명공학 분야에서 일하는 모든 조직은 데이터베이스에 저장된 거대한 데이터 세트를 유지 관리합니다. 또한 이 데이터는 유효하고 적용 가능하도록 필터링 및 분석되어야 합니다. 약물 제조, 화학 분석, 효소 연구 및 기타 생물학적 프로세스와 같은 작업은 높은 성능과 정확성을 달성하고 수동 오류를 줄이는 데 도움이 되는 컴퓨터화된 물리적 도구로 지원되어야 합니다.
인공지능은 생물학적 공정, 의약품 생산, 공급망 관리 및 생명공학 데이터 처리에 도움이 되는 가장 유용한 기술 중 하나입니다.
과학 문헌 및 임상 데이터 실험을 통해 얻은 데이터와 상호 작용합니다. 또한 AI는 비교할 수 없는 임상시험 데이터 세트를 관리하고, 대량의 데이터에 대한 가상 스크리닝 및 분석을 가능하게 합니다. 결과적으로 임상시험 비용을 절감하고 생명공학 운영의 모든 영역에 발견과 통찰력을 제공합니다.
예측 가능한 데이터가 많아지면 워크플로와 운영을 더 쉽게 구축하고, 실행 속도와 프로그램 정확도를 향상시키며, 의사 결정을 더 효율적으로 내릴 수 있습니다. 79%는 AI 기술이 작업 흐름에 영향을 미치고 생산성의 핵심이 될 것이라고 주장합니다.
이 모든 것이 더 비용 효과적인 솔루션으로 이어집니다. 지난 3년 동안 AI의 도움으로 창출된 추정 수익은 1조 2천억 달러 증가했습니다.
인공지능은 다양한 분야에 응용이 가능하지만 가장 중요한 것은 의료분야에서의 인공지능의 응용입니다. 데이터 분류 및 예측 분석 수행과 같은 기술을 사용하는 능력은 모든 과학 분야에 유익합니다.
과학 데이터는 끊임없이 확장되고 있으므로 의미 있는 방식으로 정리되어야 합니다. 이 과정은 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 과학자들은 진지하게 받아들여야 하는 반복적이고 힘든 작업을 완료해야 합니다.
그들이 사용하는 데이터는 연구 과정에서 중요한 부분이며, 실패할 경우 높은 비용과 에너지 손실로 이어질 수 있습니다. 게다가 많은 연구는 인간의 언어로 번역될 수 없기 때문에 실용적인 해결책을 제시하지 못합니다. 인공 지능 프로그램은 데이터 유지 관리 및 분석을 자동화하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 오픈 소스 플랫폼은 실험실 작업자가 수행해야 하는 반복적이고 수동적이며 시간이 많이 걸리는 작업을 줄여 혁신 중심 운영에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
유전자 변형, 화학적 조성, 약리학 연구 및 기타 중요한 정보학 작업을 철저하게 조사하여 더 짧고 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻으세요.
효과적인 데이터 유지 관리는 모든 과학 부서에서 실제로 중요합니다. 하지만 AI의 가장 큰 장점은 데이터를 형태로 정리하고 체계화해 예측 가능한 결과를 만들어내는 능력이다.
지난 10년 동안 우리는 의약품, 산업용 화학 물질, 식품 등급 화학 물질 및 기타 생화학 관련 원자재의 제조 및 배포에서 혁신의 필요성에 직면해 왔습니다.
생명공학 분야의 인공 지능은 약물이나 화합물의 수명 주기 전체와 실험실에서 혁신을 촉진하는 데 매우 중요합니다.
수동 실험실 테스트 없이 다양한 화합물의 순열 및 조합을 계산하여 올바른 화학 물질 조합을 찾는 데 도움이 됩니다. 또한 클라우드 컴퓨팅은 생명공학에 사용되는 원자재의 유통을 더욱 효율적으로 만듭니다.
2021년 연구소 DeepMind는 AI를 사용하여 가장 포괄적인 인간 단백질 지도를 개발했습니다. 단백질은 조직을 만드는 것부터 질병을 정복하는 것까지 신체에서 다양한 작업을 수행합니다. 단백질의 분자 구조는 수천 번의 반복을 통해 용도를 결정합니다. 단백질이 어떻게 접히는지 이해하면 기능을 이해하는 데 도움이 되므로 과학자는 인체의 작동 방식이나 새로운 치료법 및 약물 개발과 같은 많은 생물학적 과정을 파악할 수 있습니다.
인공 지능 도구는 데이터를 디코딩하여 다양한 지역의 특정 질병의 메커니즘을 밝히고 분석 모델을 지리적 위치에 정확하게 적용하는 데 도움이 됩니다. AI가 사용되기 전에는 단백질의 구조를 알아내기 위해 많은 시간과 비용이 소요되는 실험이 필요했습니다. 오늘날, 프로그램에 의해 생성된 약 180,000개의 단백질 구조가 Protein Data Bank를 통해 과학자들에게 무료로 제공됩니다.
기계 학습은 실제 결과를 사용하여 진단 테스트를 향상시켜 라인 진단을 더욱 정확하게 만드는 데 도움이 됩니다. 더 많은 테스트를 수행할수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
AI는 증거 기반 약물 치료 및 임상 결정 지원 시스템을 통해 전자 건강 기록을 향상시키는 훌륭한 도구입니다.
인공지능은 유전자 조작, 방사선학, 맞춤형 의학, 약물 관리 및 기타 분야에서도 자주 사용됩니다. 예를 들어, 현재 연구에 따르면 AI는 표준 유방 방사선 전문의에 비해 유방암 검진의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 그리고 또 다른 연구에서는 신경망이 훈련받은 방사선 전문의보다 더 빨리 폐암을 발견할 수 있다고 주장합니다. AI의 또 다른 응용 분야는 AI 기반 소프트웨어를 통한 X선, MRI, CT 스캔을 통해 질병을 보다 정확하게 감지하는 것입니다.
세계화로 인해 새로운 질병이 국가를 넘어 급속히 확산되고 있습니다. 우리는 코로나19를 통해 이를 목격했습니다. 따라서 생명공학은 그러한 질병으로부터 보호하기 위해 필요한 약물과 백신의 생산을 가속화해야 합니다.
인공 지능과 기계 학습은 적절한 화합물을 탐지하는 프로세스를 유지하고, 실험실 합성을 지원하고, 데이터의 유효성을 분석하여 시장에 제공합니다. 생명공학에 인공지능을 사용하면 운영 성과 시간이 5~10년에서 2~3년으로 단축됩니다.
생명공학은 식물을 유전자 조작하여 더 풍부한 수확량을 생산하는 데 매우 중요합니다. 작물 특성 연구, 품질 비교, 실제 수확량 예측에서 AI 기반 기술의 역할이 늘어나고 있습니다. 농업 생명 공학은 또한 인공 지능의 한 분야인 로봇 공학을 사용하여 제조, 수집 및 기타 중요한 작업을 수행합니다.
AI는 일기 예보, 농업 특성, 종자, 퇴비, 화학 물질의 가용성과 같은 데이터를 결합하여 미래의 재료 재활용 패턴을 계획하는 데 도움을 줍니다.
IoT와 인공 지능은 차량, 연료, 섬유 및 화학 물질 생산에 널리 사용됩니다. 인공지능은 IoT로 수집한 데이터를 분석하고 이를 가치 있는 데이터로 변환해 결과를 예측해 생산 공정과 제품 품질을 개선한다.
컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능이 의도한 분자 설계를 제안합니다. 원하는 분자 개발의 정확성을 테스트하기 위해 로봇 공학과 기계 학습을 통해 균주가 생산되고 있습니다.
이것은 생명공학에서 인공지능을 활용하는 시작일 뿐이지만, 이미 다양한 분야에서 많은 개선을 제공할 수 있습니다. 또한, 생명공학 분야에서 인공지능의 지속적인 발전은 인공지능이 경쟁 우위를 확보하기 위한 다양한 프로세스, 운영 및 전략에 사용될 수 있음을 보여줍니다.
혁신을 주도할 뿐만 아니라, 실험실에서 실제 실험을 하지 않고도 보다 정확한 테스트를 수행하고 결과를 예측하여 비용을 절감할 수 있는 귀중한 도구입니다.
의료 및 농업 분야에서 인류의 미래 필수품을 발견하고, 잠재적 손실을 예측하고, 기업에 대한 예측을 하는 것 외에도 자원을 보다 효율적인 생산 및 공급에 투입해야 합니다.
위 내용은 인공지능이 생명공학에 중요한 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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