С бързото развитие на технологията за изкуствен интелект (AI), индустриите проучват как да приложат този авангарден инструмент в своите домейни.За биотехнологиите, хранително-вкусовата промишленост и фармацевтичните сектори оптимизирането на хранителната среда е от първостепенно значение.AI технологията носи безпрецедентни възможности и възможности за този процес.Тази статия се задълбочава в това как AI дава възможност за оптимизиране на културална среда.
Високопроизводителен анализ на данни:
Оптимизирането на хранителната среда включва огромно количество експериментални данни.Традиционните методи за анализ често отнемат време и са неефективни.AI алгоритмите, особено моделите за задълбочено обучение, могат бързо да обработват и анализират тези набори от данни, извличайки ценни прозрения и бързо определяйки най-добрата формула на хранителна среда.
Създаване на прогнозен модел:
Използвайки техники за машинно обучение, прогнозни модели могат да бъдат изградени въз основа на исторически данни.Това означава, че преди да проведат експерименти, изследователите могат да използват тези модели, за да предскажат кои формули на хранителна среда е най-вероятно да успеят, намалявайки излишните експерименти и повишавайки ефективността на научноизследователската и развойна дейност.
Анализ на метаболитния път:
AI може да помогне на изследователите при анализирането на микробните метаболитни пътища, идентифицирайки критични метаболитни възли.Чрез оптимизиране на тези възли, скоростта и общият добив на образуване на продукта могат да бъдат повишени.
Оптимизиран експериментален дизайн:
AI може да помогне на изследователите в изработването на по-ефективни експериментални проекти.Например, използвайки дизайн на експерименти (DOE) и други статистически методи, може да се получи максимална информация с най-малко експериментални итерации.
Автоматизирано наблюдение и корекции:
Комбинирането на AI със сензорна технология позволява автоматизиране на наблюдението и корекциите по време на процеса на култивиране.Ако AI модел открие неоптимален микробен растеж или спад в скоростта на генериране на продукта, той може автономно да коригира условията на култивиране, като гарантира, че производственият процес остава оптимален.
Изграждане на графа на знанието:
AI може да се използва за изграждане на графики на знания, интегриране и извличане на огромни количества литература, за да предложи на изследователите задълбочени прозрения за оптимизиране на културалната среда.
Симулация и емулация:
AI може да симулира сценариите на растеж на микробите при различни условия на култивиране, като помага на изследователите при прогнозиране на експериментални резултати и запазване на ценни експериментални ресурси.
Интердисциплинарна интеграция:
С изкуствения интелект знанията от биологията, химията, физиката и други дисциплини могат да бъдат обединени, което позволява изследването на проблемите с оптимизирането на хранителната среда от множество гледни точки.
В заключение, AI въвежда безпрецедентни възможности за оптимизиране на хранителната среда.Не само повишава ефективността на научноизследователската и развойна дейност, но също така предоставя по-задълбочен, по-всеобхватен анализ и прозрения.Гледайки напред, тъй като AI продължава да се развива, има причина да вярваме, че оптимизирането на хранителната среда ще става все по-ясно, ефективно и прецизно.
Време на публикуване: 8 август 2023 г