Mengapakah kecerdasan buatan penting kepada bioteknologi?
Bioteknologi terletak di tengah-tengah antara biologi dan teknologi. Melalui teknologi moden, ia menggunakan proses biologi, organisma, sel, molekul dan sistem untuk mencipta produk baharu yang memberi manfaat kepada manusia dan planet ini. Selain itu, ia merangkumi penyelidikan dan pembangunan makmal, meneroka dan mengekstrak biojisim melalui bioinformatik, dan membangunkan produk bernilai tinggi melalui kejuruteraan biokimia. Bioteknologi digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang seperti pertanian, penjagaan perubatan, haiwan, dan industri.
Bioteknologi putih mementingkan penggunaan biojisim untuk membuat produk yang memerlukan proses kimia dan juga boleh menangani krisis tenaga dengan menghasilkan biofuel, yang boleh digunakan untuk kenderaan atau pemanasan.
Setiap organisasi yang bekerja dalam bidang bioteknologi mengekalkan set data besar-besaran yang disimpan dalam pangkalan data. Data ini juga mesti ditapis dan dianalisis supaya sah dan boleh digunakan. Operasi seperti pembuatan ubat, analisis kimia, penyelidikan enzim, dan proses biologi lain harus disokong oleh alat fizikal berkomputer untuk mencapai prestasi tinggi dan ketepatan serta membantu mengurangkan ralat manual.
Kecerdasan buatan ialah salah satu teknologi yang paling berguna untuk membantu mengurus proses biologi, pengeluaran ubat, rantaian bekalan dan memproses data bioteknologi.
Ia berinteraksi dengan data yang diterima melalui kesusasteraan saintifik dan ujian data klinikal. AI juga mengurus set data percubaan klinikal yang tiada tandingannya dan membolehkan pemeriksaan maya dan analisis sejumlah besar data. Akibatnya, ia mengurangkan kos percubaan klinikal dan membawa penemuan dan pandangan kepada mana-mana bidang operasi bioteknologi.
Lebih banyak data yang boleh diramal menjadikannya lebih mudah untuk membina aliran kerja dan operasi, meningkatkan kelajuan pelaksanaan dan ketepatan program serta menjadikan membuat keputusan lebih cekap. 79% mendakwa bahawa teknologi AI akan memberi kesan kepada aliran kerja dan menjadi kunci kepada produktiviti.
Semua ini menghasilkan penyelesaian yang lebih kos efektif. Sepanjang tiga tahun yang lalu, anggaran hasil yang dijana dengan bantuan AI telah meningkat sebanyak $1.2 trilion.
Kelebihan menggunakan kecerdasan buatan dalam bioteknologi
Kecerdasan buatan mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang, tetapi yang paling penting ialah aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang perubatan. Manakala keupayaan untuk menggunakan teknik seperti klasifikasi data dan melakukan analisis ramalan adalah bermanfaat kepada mana-mana bidang saintifik.
Urus dan analisis data
Data saintifik sentiasa berkembang dan mesti disusun dengan cara yang bermakna. Prosesnya adalah kompleks dan memakan masa: saintis mesti menyelesaikan tugas berulang dan susah payah yang mesti diambil serius.
Data yang mereka gunakan adalah bahagian penting dalam proses penyelidikan, dan kegagalan boleh mengakibatkan kos yang tinggi dan kehilangan tenaga. Tambahan pula, banyak kajian tidak menghasilkan penyelesaian praktikal kerana ia tidak boleh diterjemahkan ke dalam bahasa manusia. Program kecerdasan buatan membantu dalam automasi penyelenggaraan dan analisis data. Platform sumber terbuka yang dikuasakan AI membantu mengurangkan tugasan yang berulang, manual dan memakan masa yang mesti dilakukan oleh pekerja makmal, membolehkan mereka menumpukan pada operasi yang didorong oleh inovasi.
Periksa dengan teliti pengubahsuaian genetik, komposisi kimia, kajian farmakologi dan tugasan informatika kritikal yang lain untuk mendapatkan hasil yang lebih pendek dan lebih dipercayai.
Penyelenggaraan data yang berkesan sememangnya kritikal kepada setiap jabatan saintifik. Walau bagaimanapun, kelebihan AI yang paling ketara ialah keupayaannya untuk menyusun dan menyusun data ke dalam bentuk dan menghasilkan keputusan yang boleh diramal.
Memacu inovasi dalam bidang perubatan
Sepanjang dekad yang lalu, kami telah menghadapi cabaran dalam pembuatan dan penggunaan farmaseutikal, bahan kimia industri, bahan kimia gred makanan dan bahan mentah berkaitan biokimia yang lain keperluan.
Kecerdasan buatan dalam bioteknologi adalah penting untuk memupuk inovasi sepanjang kitaran hayat ubat atau kompaun dan di makmal.
Ia membantu mencari gabungan bahan kimia yang betul dengan mengira pilih atur dan gabungan sebatian berbeza tanpa memerlukan ujian makmal manual. Selain itu, pengkomputeran awan menjadikan pengedaran bahan mentah yang digunakan dalam bioteknologi lebih cekap.
Pada tahun 2021, makmal penyelidikan DeepMind menggunakan AI untuk membangunkan peta protein manusia yang paling komprehensif. Protein melakukan pelbagai tugas dalam badan—daripada membina tisu kepada menakluki penyakit. Struktur molekulnya menentukan penggunaannya, yang boleh dijalankan dalam beribu-ribu lelaran - memahami cara lipatan protein boleh membantu memahami fungsinya supaya saintis dapat mengetahui banyak proses biologi, seperti cara tubuh manusia berfungsi atau mencipta rawatan dan ubat baharu.
Platform sedemikian menyediakan akses kepada saintis di seluruh dunia kepada data tentang penemuan.
Alat kecerdasan buatan membantu menyahkod data untuk mendedahkan mekanisme penyakit tertentu di kawasan yang berbeza dan membantu menyesuaikan model analisis dengan tepat ke lokasi geografi mereka. Sebelum penggunaan AI, eksperimen yang memakan masa dan mahal diperlukan untuk menentukan struktur protein. Hari ini, kira-kira 180,000 struktur protein yang dihasilkan oleh program ini tersedia secara percuma kepada saintis melalui Bank Data Protein.
Pembelajaran mesin membantu menjadikan diagnostik talian lebih tepat, menggunakan penemuan dunia sebenar untuk meningkatkan ujian diagnostik. Dan lebih banyak ujian yang anda lakukan, lebih tepat hasil yang anda hasilkan.
AI ialah alat yang hebat untuk meningkatkan rekod kesihatan elektronik dengan ubat berasaskan bukti dan sistem sokongan keputusan klinikal.
Kecerdasan buatan juga sering digunakan dalam manipulasi genetik, radiologi, perubatan tersuai, pengurusan dadah dan bidang lain. Sebagai contoh, menurut penyelidikan semasa, AI meningkatkan ketepatan dan kecekapan pemeriksaan kanser payudara berbanding dengan pakar radiologi payudara standard. Dan satu lagi kajian mendakwa bahawa rangkaian saraf boleh mengesan kanser paru-paru lebih cepat daripada ahli radiologi terlatih. Satu lagi aplikasi AI ialah pengesanan penyakit yang lebih tepat melalui X-ray, MRI dan imbasan CT melalui perisian dipacu AI.
Kurangkan masa penyelidikan
Disebabkan globalisasi, penyakit baharu merebak dengan pantas ke seluruh negara. Kami menyaksikannya dengan COVID-19; oleh itu, bioteknologi mesti mempercepatkan pengeluaran ubat dan vaksin yang diperlukan untuk melindungi daripada penyakit tersebut.
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mengekalkan proses pengesanan sebatian yang sesuai, membantu dalam sintesis makmal, membantu menganalisis kesahihan data dan menyediakannya kepada pasaran. Menggunakan kecerdasan buatan dalam bioteknologi mengurangkan masa prestasi operasi daripada 5-10 tahun kepada 2-3 tahun.
Meningkatkan Hasil Tuai
Bioteknologi adalah penting untuk kejuruteraan genetik tumbuhan untuk menghasilkan penuaian yang lebih kaya. Peranan teknologi berasaskan AI dalam mengkaji ciri tanaman, membandingkan kualiti dan meramalkan hasil dunia sebenar semakin meningkat. Bioteknologi pertanian juga menggunakan robotik, satu cabang kecerdasan buatan, untuk melaksanakan pembuatan, pengumpulan dan tugas kritikal lain.
Dengan menggabungkan data seperti ramalan cuaca, ciri pertanian dan ketersediaan benih, kompos dan bahan kimia, AI boleh membantu merancang corak kitar semula bahan masa hadapan.
Kecerdasan Buatan dalam Bioteknologi Industri
IoT dan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam pengeluaran kenderaan, bahan api, gentian dan bahan kimia. Kecerdasan buatan menganalisis data yang dikumpul oleh IoT dan mengubahnya menjadi data berharga untuk meningkatkan proses pengeluaran dan kualiti produk dengan meramalkan keputusan.
Simulasi komputer dan kecerdasan buatan mencadangkan reka bentuk molekul yang dijangkakan. Strain sedang dihasilkan melalui robotik dan pembelajaran mesin untuk menguji ketepatan membangunkan molekul yang dikehendaki.
Ringkasan
Walaupun ini hanyalah permulaan penggunaan kecerdasan buatan dalam bioteknologi, ia sudah dapat memberikan banyak penambahbaikan dalam pelbagai bidang. Tambahan pula, pembangunan berterusan kecerdasan buatan dalam bioteknologi menunjukkan bahawa ia boleh digunakan dalam pelbagai proses, operasi dan strategi untuk mendapatkan kelebihan daya saing.
Bukan sahaja memacu inovasi, tetapi merupakan alat berharga yang mengurangkan kos dengan menjalankan ujian yang lebih tepat dan meramalkan keputusan tanpa memerlukan eksperimen sebenar dalam makmal.
Selain menemui keperluan masa depan manusia dalam penjagaan kesihatan dan pertanian, meramalkan potensi kerugian, dan membuat ramalan untuk perniagaan, mereka harus mengarahkan sumber ke arah pengeluaran dan bekalan yang lebih cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah kecerdasan buatan penting kepada bioteknologi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
