Narkotikų atradimas: AI plačiai naudojamas narkotikų atradimo srityje.Analizuojant daug junginių struktūros ir aktyvumo duomenų, galima numatyti molekulių farmakologines savybes ir toksiškumą, pagreitinant vaistų atrankos ir optimizavimo procesą.Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali naudoti mašininio mokymosi algoritmus, kad iš daugybės literatūros ir eksperimentinių duomenų išgautų naujus narkotikų taikinius, taip suteikdamas naujas gydymo kryptis vaistų tyrinėtojams.
Produkto optimizavimas: AI gali būti taikomas mikrobų metabolizmo inžinerijai ir produktų optimizavimui.Analizuodamas genominius duomenis ir medžiagų apykaitos kelius, AI gali nustatyti galimus kelius ir pagrindinius fermentus, kad optimizuotų mikroorganizmų metabolinį tinklą ir padidintų produktų kaupimąsi.Be to, dirbtinis intelektas gali naudoti nuspėjamojo modeliavimo ir optimizavimo įrankius, kad optimizuotų fermentacijos procesų veikimo parametrus, pagerintų produktų kokybę ir derlių.
Atliekų tvarkymas: AI gali būti taikomas atliekų apdorojimui ir išteklių atgavimui.Analizuodamas atliekų sudėtį ir savybes, dirbtinis intelektas gali padėti nustatyti geriausius apdorojimo metodus ir parametrus, kad sumažintų atliekų apdorojimo išlaidas ir poveikį aplinkai.Pavyzdžiui, DI programos bioenergijos srityje gali padėti optimizuoti celiuliozės skilimo procesus ir pagerinti bioenergijos derlių.
Genomikos tyrimai: AI gali padėti atlikti genomikos tyrimus, teikti greitesnę ir tikslesnę genomo analizę ir anotaciją.Analizuodamas didelio masto genominės sekos duomenis, AI gali atrasti naujus genų fragmentus, funkcinius elementus ir jų sąveiką, remti genų funkcijų tyrimus ir genų inžineriją.
Eksperimentinis planavimas ir optimizavimas: AI gali numatyti optimalų eksperimentinių parametrų derinį, analizuodamas eksperimentinius duomenis ir modeliavimo algoritmus, taip pagerindamas eksperimento efektyvumą ir patikimumą.Be to, dirbtinis intelektas gali padėti eksperimentiniam projektavimui ir optimizavimui, sumažinant nereikalingų bandymų ir klaidų skaičių bei išteklių švaistymą.
Šie praktiniai pavyzdžiai atspindi tik nedidelę AI taikomųjų programų dalį kuriant bioprocesus.AI technologijai toliau tobulėjant, tikimės pamatyti daugiau novatoriškų atvejų, skatinančių bioprocesų kūrimą ir pritaikymą.
Paskelbimo laikas: 2023-07-10