Откриване на лекарства: AI се използва широко в областта на откриването на лекарства.Чрез анализиране на голямо количество данни за структурата и активността на съединението, той може да предвиди фармакологичните свойства и токсичността на молекулите, ускорявайки процеса на скрининг и оптимизация на лекарства.Например, AI може да използва алгоритми за машинно обучение, за да извлича нови цели за лекарства от обширна литература и експериментални данни, предоставяйки нови терапевтични насоки за изследователите на лекарства.
Оптимизация на продукта: AI може да се приложи към микробно метаболитно инженерство и оптимизиране на продукта.Чрез анализиране на геномни данни и метаболитни пътища, AI може да идентифицира потенциални пътища и ключови ензими за оптимизиране на метаболитната мрежа от микроорганизми и подобряване на натрупването на продукти.Освен това AI може да използва инструменти за прогнозно моделиране и оптимизация, за да оптимизира работните параметри в процесите на ферментация, подобрявайки качеството на продукта и добива.
Третиране на отпадъци: AI може да се прилага за третиране на отпадъци и възстановяване на ресурси.Чрез анализиране на състава и характеристиките на отпадъците AI може да помогне при определянето на най-добрите методи и параметри за третиране, за да се намалят разходите за третиране на отпадъците и да се сведе до минимум въздействието върху околната среда.Например приложенията на AI в областта на биоенергията могат да помогнат за оптимизиране на процесите на разграждане на целулозата и подобряване на добивите на биоенергия.
Геномни изследвания: AI може да помогне в геномните изследвания, осигурявайки по-бърз и по-точен геномен анализ и анотация.Чрез анализиране на широкомащабни данни за геномна последователност, AI може да открие нови генни фрагменти, функционални елементи и техните взаимодействия, подкрепяйки изследването на генната функция и генното инженерство.
Експериментално планиране и оптимизация: AI може да предвиди оптималната комбинация от експериментални параметри чрез анализ на експериментални данни и симулационни алгоритми, като по този начин подобрява експерименталната ефективност и надеждност.Освен това AI може да помогне при експериментален дизайн и оптимизация, намалявайки ненужните проби и грешки и загубата на ресурси.
Тези практически примери представляват само малка част от приложенията на ИИ в разработването на биопроцеси.Тъй като AI технологията продължава да напредва, очакваме да видим повече иновативни случаи, които да стимулират разработването и прилагането на биопроцеси.
Време на публикуване: 10 юли 2023 г