為什麼人工智慧對生物技術至關重要？

生物技術位於生物學和技術的中間。透過現代技術，它使用生物過程、有機體、細胞、分子和系統來創造新產品，造福人類和地球。此外，它還包含實驗室研發，透過生物資訊學探索和提取生物質，透過生化工程開發高價值產品。生物技術在農業、醫療、動物、工業等各領域都有廣泛應用。

白色生物技術(whitebiotechnology)與使用生物質製造需要化學過程的產品有關，也可以透過生產生質燃料來解決能源危機，後者可用於車輛或供暖。

在生物技術領域工作的每個組織都維護著儲存在資料庫中的大量資料集。這些數據也必須經過過濾和分析才能有效和適用。藥物製造、化學分析、酶研究和其他生物過程等操作應由電腦化的實體工具支持，以實現高性能和準確性，並有助於減少人工錯誤。

人工智慧是幫助管理生物過程、藥物生產、供應鏈和處理生物技術數據的最有用的技術之一。

它與透過科學文獻和臨床數據試驗收到的數據互動。 AI 還管理不可比較的臨床試驗資料集，並支援虛擬篩選和分析大量資料。因此，它降低了臨床試驗成本，並為生物技術運作的任何領域帶來發現和見解。

更可預測的資料使建立工作流程和操作變得更加容易，提高了執行速度和程序的準確性，並使決策更有效率。 79% 的人聲稱 AI技術會影響工作流程並成為生產力的關鍵。

所有這些結果都成為更具成本效益的解決方案。在過去三年中，借助 AI 獲得的估計收入增加了 1.2兆美元。

在生物技術中使用人工智慧的優點

人工智慧在各個領域都有應用，但最重要的是人工智慧在醫療領域的應用。儘管諸如數據分類和進行預測分析等技術的能力對任何科學領域都是有益的。

管理與分析資料

科學資料不斷擴大，必須以有意義的方式進行排列。這個過程既複雜又耗時：科學家必須完成重複性和繁重的任務，必須高度重視。

他們使用的數據是研究過程的重要組成部分，一旦失敗，就會導致高昂的成本和能源損失。此外，許多研究並沒有產生實際的解決方案，因為它們無法被翻譯成人類語言。人工智慧程式有助於資料維護和分析的自動化。人工智慧支援的開源平台有助於減少實驗室工作人員必須執行的重複性、手動和耗時的工作，使他們能夠專注於創新驅動的操作。

徹底檢查基因修飾、化學成分、藥理學研究和其他關鍵資訊學任務，以獲得更短、更可靠的結果。

有效的資料維護確實對每個科學部門都至關重要。然而，人工智慧最顯著的優勢是它能夠將資料組織和系統化為形式並產生可預測的結果。

推動醫療領域的創新

在過去的十年中，我們面臨著在製造和部署藥品、工業化學品、食品級化學品和其他與生物化學相關的原材料方面的創新需求。

生物技術中的人工智慧對於在藥物或化合物的整個生命週期和實驗室中促進創新至關重要。

它透過計算不同化合物的排列和組合來幫助找到正確的化學品組合，而無需手動實驗室測試。此外，雲端運算使生物技術中使用的原材料的分配更加高效。

2021 年，研究實驗室 DeepMind 使用 AI開發了最全面的人類蛋白質圖譜。蛋白質在人體中完成各種任務－從建構組織到征服疾病。它們的分子結構決定了它們的用途，它可以進行數千次迭代——了解蛋白質折疊如何幫助理解其功能，以便科學家能夠弄清楚許多生物過程，例如人體如何工作或創造新的治療方法和藥物。

此類平台為世界各地的科學家提供了存取有關發現的數據。

人工智慧工具有助於解碼數據以揭示不同地區特定疾病的機制，並有助於使分析模型準確地適應其地理位置。在使用 AI 之前，需要進行耗時且昂貴的實驗來確定蛋白質的結構。現在，該程式製作的大約 180,000 種蛋白質結構可透過蛋白質資料庫免費供科學家使用。

機器學習有助於使線路診斷更加準確，使用實際發現來增強診斷測試。且執行的測試越多，產生的結果就越精確。

AI 是一個很好的工具，可以透過基於證據的藥物和臨床決策支援系統來增強電子健康記錄。

人工智慧也常用於基因操作、放射學、客製化醫學、藥物管理等領域。例如，根據目前的研究，與標準的乳房放射科醫生相比，人工智慧提高了乳癌篩檢的準確性和效率。以及另一項研究聲稱，神經網路比訓練有素的放射科醫生可以更快地發現肺癌。另一個人工智慧應用是透過人工智慧驅動的軟體透過 X 光、MRI 和 CT 掃描更準確地檢測疾病。

減少研究時間

由於全球化，新疾病在各國迅速傳播。我們用 COVID-19 見證了它;因此，生物技術必須加快生產必要的藥物和疫苗以抵抗此類疾病。

人工智慧和機器學習維持檢測適當化合物的過程，協助實驗室合成，幫助分析數據的有效性，並將其提供給市場。在生物技術中使用人工智慧將營運績效時間從 5-10年減少到 2-3 年。

提高收穫產量

生物技術對於基因工程植物以產生更豐富的收成至關重要。基於人工智慧的技術在研究作物特性、比較品質和預測現實產出方面的作用正在增加。農業生物技術也使用機器人技術(人工智慧的一個分支)來進行製造、收集和其他關鍵任務。

透過結合天氣預報、農業特徵以及種子、堆肥和化學物質的可及性等數據，人工智慧有助於規劃未來的物質循環模式。

工業生物技術中的人工智慧

物聯網和人工智慧廣泛用於生產車輛、燃料、纖維和化學品。人工智慧分析物聯網收集的數據，將其轉化為有價值的數據，透過預測結果來改善生產流程和產品品質。

電腦模擬和人工智慧提出了預期的分子設計。正在透過機器人技術和機器學習生產菌株，以測試開發所需分子的準確性。

總結

雖然這只是在生物技術中使用人工智慧的開始，但已經可以為各個領域提供許多改進。此外，人工智慧在生物技術領域的不斷發展表明，它可以用於多種流程、操作和策略，以獲得競爭優勢。

不僅可以推動創新，而且是一種有價值的工具，可以透過進行更準確的測試和預測結果來降低成本，而無需在實驗室進行實際實驗。

除了發現人類在醫療保健和農業方面的未來必需品，預測潛在損失，並為企業做出預測，他們應該將資源用於更有效的生產和供應。

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