Sparčiai tobulėjant dirbtinio intelekto (DI) technologijai, pramonės įmonės tiria, kaip pritaikyti šį pažangiausią įrankį savo srityse.Biotechnologijų, maisto pramonės ir farmacijos sektoriuose auginimo terpės optimizavimas yra svarbiausias dalykas.Dirbtinio intelekto technologija suteikia šiam procesui neregėtų galimybių ir galimybių.Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip AI suteikia galimybę optimizuoti kultūros terpę.
Didelio našumo duomenų analizė:
Kultūros terpės optimizavimas apima daugybę eksperimentinių duomenų.Tradiciniai analizės metodai dažnai yra daug laiko ir neveiksmingi.AI algoritmai, ypač gilaus mokymosi modeliai, gali greitai apdoroti ir analizuoti šiuos duomenų rinkinius, gaudami vertingų įžvalgų ir greitai nustatydami geriausią kultūros terpės formulę.
Nuspėjamasis modelio nustatymas:
Naudojant mašininio mokymosi metodus, nuspėjamieji modeliai gali būti sukurti remiantis istoriniais duomenimis.Tai reiškia, kad prieš atlikdami eksperimentus mokslininkai gali panaudoti šiuos modelius, kad nuspėtų, kurios auginimo terpės formulės greičiausiai pasiseks, sumažindamos perteklinius eksperimentus ir padidindamos MTEP efektyvumą.
Metabolizmo kelio analizė:
AI gali padėti tyrėjams analizuoti mikrobų medžiagų apykaitos kelius, nustatyti kritinius metabolinius mazgus.Optimizavus šiuos mazgus, galima padidinti produkto susidarymo greitį ir bendrą išeigą.
Optimizuotas eksperimentinis dizainas:
AI gali padėti tyrėjams sukurti efektyvesnius eksperimentinius projektus.Pavyzdžiui, naudojant eksperimentų planavimą (DOE) ir kitus statistinius metodus, maksimalią informaciją galima gauti atliekant mažiausiai eksperimentinių iteracijų.
Automatizuotas stebėjimas ir reguliavimas:
AI derinimas su jutiklių technologija leidžia automatizuoti stebėjimą ir reguliavimą auginimo proceso metu.Jei dirbtinio intelekto modelis aptinka neoptimalų mikrobų augimą arba produktų generavimo greičio mažėjimą, jis gali savarankiškai reguliuoti auginimo sąlygas, užtikrindamas, kad gamybos procesas išliktų optimalus.
Žinių schemos sudarymas:
Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kuriant žinių grafikus, integruojant ir išgaunant didžiulį kiekį literatūros, kad tyrėjams būtų suteikta gilių įžvalgų apie kultūros terpės optimizavimą.
Modeliavimas ir emuliacija:
AI gali imituoti mikrobų augimo scenarijus įvairiomis auginimo sąlygomis, padėdamas tyrėjams numatyti eksperimentų rezultatus ir išsaugoti vertingus eksperimentinius išteklius.
Tarpdisciplininė integracija:
Naudojant dirbtinį intelektą, biologijos, chemijos, fizikos ir kitų disciplinų žinios gali būti sujungtos, o tai leidžia ištirti kultūros terpės optimizavimo problemas iš kelių perspektyvų.
Apibendrinant galima pasakyti, kad AI suteikia precedento neturinčias galimybes optimizuoti auginimo terpę.Tai ne tik padidina mokslinių tyrimų ir plėtros efektyvumą, bet ir suteikia gilesnę, išsamesnę analizę ir įžvalgas.Žvelgiant į ateitį, AI toliau tobulėjant, yra pagrindo manyti, kad auginimo terpės optimizavimas taps vis paprastesnis, efektyvesnis ir tikslesnis.
Paskelbimo laikas: 2023-08-08