為什麼人工智慧對生物技術至關重要?

生物技術透過現代技術，利用生物過程、有機體、細胞、分子和系統來創造有益於人類和地球的新產品。透過生物資訊學進行實驗室研發，透過生化工程對生物質進行探索和提取，開發高價值產品。生物技術默默在各個領域中運作，如農業、醫療、動物、工業和其他領域。

白色生物技術是指利用生物透過化學過程製造產品的技術，主要用於工業領域，它可以透過生產生物燃料來解決能源危機，例如用於車輛或暖氣。

#在生物技術領域工作的每個企業組織都在資料庫中保存大量數據。這些數據也必須經過過濾和分析才能有效和適用。諸如藥物製造、化學分析、酶研究和其他生物過程等操作，應該由電腦化工具來支持，以實現高性能和準確性，並有助於減少人工錯誤。

人工智慧(AI)是幫助生物技術管理生物過程、藥品生產、供應鏈和資料處理的最有幫助的技術之一。

它與透過科學文獻和臨床數據試驗獲得的數據相互作用。人工智慧還可以管理難以比較的臨床試驗資料集，並實現虛擬篩選和分析大量資料。因此，它降低了臨床試驗成本，並導致發現和洞察任何領域的生物技術運作。

更可預測的資料使建立工作流程和操作更容易，提高了效能的速度和程序的準確性，並使決策更有效。 79%的人認為人工智慧技術會影響工作流程，對生產力至關重要。

所有這些結果都成為更具成本效益的解決方案。在過去三年裡，人工智慧幫助下獲得的收入估計增加了1.2兆美元。

在生物技術中使用人工智慧的優勢

#人工智慧應用於各個領域，雖然這種技術的能力，如資料分類和作出預測分析有益於任何科學領域，但在醫療保健方面的應用尤為突出。

管理與分析資料

#科學資料不斷擴大，必須以一種有意義的方式排列。這個過程是複雜和耗時的：科學家必須經歷重複和繁重的任務，必須以極大的注意力來執行。

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量損失。此外，許多種類的研究並沒有產生實際的解決方案，因為它們無法翻譯成人類語言。人工智慧程式有助於資料維護和分析的自動化。由人工智慧驅動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、手動和耗時的任務，使他們能夠專注於創新驅動的操作。

基因修飾、化學成分、藥理研究和其他關鍵資訊學任務被徹底檢查，以更短時間獲得更可靠的結果。有效的數據維護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，並形成可預測的結果。

推動醫療領域的創新

#在過去的十年中，我們面臨著在製藥、工業化學品、食品級化學品和其他與生物化學有關的原材料的製造和應用方面進行創新的迫切需求。

生物技術中的人工智慧對於促進藥物或化合物整個生命週期以及實驗室中的創新至關重要。

它透過計算不同化合物的排列和組合來幫助尋找正確的化學物質組合，而無需人工實驗室測試。此外，雲端運算使生物技術中使用的原材料的分佈更加高效。

2021年，研究實驗室DeepMind利用人工智慧開發了最全面的人類蛋白質地圖（延展閱讀：#人工智慧繪製「革命性」人類蛋白質地圖）。蛋白質在人類有機體中完成各種任務－從建立​​機體組織到戰勝疾病。它們的分子結構決定了它們的用途，可以有數千次重複——知道蛋白質如何折疊有助於理解其功能，這樣科學家就可以弄清楚無數的生物過程，例如人體是如何運作的，或者創造新的治療方法和藥物。

這些平台為世界各地的科學家提供了獲取有關發現的數據的途徑。

人工智慧工具可協助解碼數據，以揭示不同地區特定疾病的機制，並協助建立符合其地理位置的分析模型。在使用人工智慧之前，需要進行耗時且昂貴的實驗來確定蛋白質的結構。現在，透過蛋白質資料庫，科學家可以免費獲得由該程式製作的約18萬種蛋白質結構。

機器學習幫助診斷更準確，使用實際發現來增強診斷測試。執行的測試越多，產生的結果就越精確。

人工智慧是一個很好的工具，可以透過實證藥物和臨床決策支援系統來增強電子健康記錄。

人工智慧在基因操作、放射學、客製化醫療、藥物管理等領域也有廣泛應用。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。此外，另一項研究聲稱，透過神經網路可以比訓練有素的放射科醫生更快地發現肺癌。人工智慧的另一個應用是透過人工智慧驅動的軟體，透過X光、核磁共振成像(MRI)、CT掃描，更準確地發現疾病。

減少研究時間

由於全球化新疾病在各國迅速傳播。例如COVID-2019，生物技術必須加速生產必要的藥物和疫苗來對抗這些疾病。

人工智慧和機器學習維持著檢測適當化合物的過程，協助它們在實驗室合成，幫助分析數據的有效性，並向市場供應它們。人工智慧在生物技術領域的應用，將操作性能的時間從5-10年縮短到2-3年。

提高農業產量

生物技術是基因工程作物獲得更大豐收的關鍵。基於人工智慧的技術在研究作物特性、比較品質和預測實際產量方面的作用越來越大。農業生物技術也利用機器人(人工智慧的一個分支)來完成製造、收集和其他關鍵任務。

人工智慧透過結合天氣預報、農業特徵、種子、堆肥和化學物質的可及性等數據，幫助規劃材料流通的未來模式。

工業生物技術中的人工智慧

物聯網和人工智慧被廣泛應用於生產車輛、燃料、纖維和化學品。人工智慧對物聯網收集的數據進行分析，透過預測結果，將其轉化為有價值的數據，用於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。透過機器人技術和機器學習來產生菌株，以測試開發所需分子的準確性。

雖然現在只是人工智慧在生物技術領域應用的開始，但許多改進已經可以提供給各個領域。此外，人工智慧軟體在生物技術領域的不斷發展表明，它可以用於多個流程、操作和戰術，以獲得競爭優勢。

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它不僅可以推動創新，而且是一個有價值的工具，可以在實驗室中進行更準確的測試和預測結果，而不需要實驗的實際性能，從而降低成本。除了尋找未來人類在醫療保健和農業方面的必需品，預測潛在的損失，並為公司做出預測，他們應該將資源用於更有效的生產和供應。

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