ნარკოტიკების აღმოჩენა: AI ფართოდ გამოიყენება ნარკოტიკების აღმოჩენის სფეროში.დიდი რაოდენობით ნაერთის სტრუქტურისა და აქტივობის მონაცემების ანალიზით, მას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს მოლეკულების ფარმაკოლოგიური თვისებები და ტოქსიკურობა, დააჩქაროს წამლის სკრინინგისა და ოპტიმიზაციის პროცესი.მაგალითად, AI-ს შეუძლია გამოიყენოს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები წამლების ახალი სამიზნეების მოსაპოვებლად დიდი ლიტერატურიდან და ექსპერიმენტული მონაცემებიდან, რაც უზრუნველყოფს ახალ თერაპიულ მიმართულებებს ნარკოტიკების მკვლევარებისთვის.
პროდუქტის ოპტიმიზაცია: AI შეიძლება გამოყენებულ იქნას მიკრობული მეტაბოლური ინჟინერიისა და პროდუქტის ოპტიმიზაციისთვის.გენომის მონაცემებისა და მეტაბოლური გზების ანალიზით, AI-ს შეუძლია პოტენციური გზებისა და ძირითადი ფერმენტების იდენტიფიცირება მიკროორგანიზმების მეტაბოლური ქსელის ოპტიმიზაციისა და პროდუქტის დაგროვების გასაძლიერებლად.გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია გამოიყენოს პროგნოზირებადი მოდელირებისა და ოპტიმიზაციის ინსტრუმენტები დუღილის პროცესებში ოპერაციული პარამეტრების ოპტიმიზაციისთვის, პროდუქტის ხარისხისა და მოსავლიანობის გასაუმჯობესებლად.
ნარჩენების დამუშავება: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელია ნარჩენების დამუშავებისა და რესურსების აღდგენისთვის.ნარჩენების შემადგენლობისა და მახასიათებლების ანალიზით, AI-ს შეუძლია დაეხმაროს საუკეთესო მკურნალობის მეთოდებისა და პარამეტრების დადგენაში ნარჩენების დამუშავების ხარჯების შესამცირებლად და გარემოზე ზემოქმედების მინიმუმამდე შესამცირებლად.მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებმა ბიოენერგეტიკის სფეროში შეიძლება დაეხმაროს ცელულოზის დეგრადაციის პროცესების ოპტიმიზაციას და ბიოენერგეტიკული შემოსავლის გაუმჯობესებას.
გენომიკის კვლევა: AI-ს შეუძლია დაეხმაროს გენომიკის კვლევაში, უზრუნველყოს გენომის უფრო სწრაფი და ზუსტი ანალიზი და ანოტაცია.ფართომასშტაბიანი გენომიური თანმიმდევრობის მონაცემების ანალიზით, AI-ს შეუძლია აღმოაჩინოს ახალი გენის ფრაგმენტები, ფუნქციური ელემენტები და მათი ურთიერთქმედება, გენის ფუნქციის კვლევისა და გენეტიკური ინჟინერიის მხარდაჭერა.
ექსპერიმენტული დაგეგმვა და ოპტიმიზაცია: AI-ს შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს ექსპერიმენტული პარამეტრების ოპტიმალური კომბინაცია ექსპერიმენტული მონაცემების ანალიზისა და სიმულაციური ალგორითმების მეშვეობით, რითაც აუმჯობესებს ექსპერიმენტის ეფექტურობას და საიმედოობას.გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია დაეხმაროს ექსპერიმენტულ დიზაინსა და ოპტიმიზაციაში, შეამციროს არასაჭირო საცდელი და შეცდომები და რესურსების ხარჯვა.
ეს პრაქტიკული მაგალითები წარმოადგენს AI აპლიკაციების მხოლოდ მცირე ნაწილს ბიოპროცესების განვითარებაში.რამდენადაც AI ტექნოლოგია აგრძელებს წინსვლას, ჩვენ ველით, რომ ვიხილოთ უფრო ინოვაციური შემთხვევები ბიოპროცესების განვითარებასა და გამოყენებაში.
გამოქვეყნების დრო: ივლის-10-2023