為什么人工智能對(duì)生物技術(shù)至關(guān)重要？

生物技術(shù)位于生物學(xué)和技術(shù)的中間。通過(guò)現(xiàn)代技術(shù)，它使用生物過(guò)程、有機(jī)體、細(xì)胞、分子和系統(tǒng)來(lái)創(chuàng)造新產(chǎn)品，造福人類和地球。此外，它還包含實(shí)驗(yàn)室研發(fā)，通過(guò)生物信息學(xué)探索和提取生物質(zhì)，通過(guò)生化工程開發(fā)高價(jià)值產(chǎn)品。生物技術(shù)在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、動(dòng)物、工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。

白色生物技術(shù)(white biotechnology)與使用生物質(zhì)制造需要化學(xué)過(guò)程的產(chǎn)品有關(guān)，也可以通過(guò)生產(chǎn)生物燃料來(lái)解決能源危機(jī)，后者可用于車輛或供暖。

在生物技術(shù)領(lǐng)域工作的每個(gè)組織都維護(hù)著存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)也必須經(jīng)過(guò)過(guò)濾和分析才能有效和適用。藥物制造、化學(xué)分析、酶研究和其他生物過(guò)程等操作應(yīng)由計(jì)算機(jī)化的實(shí)體工具支持，以實(shí)現(xiàn)高性能和準(zhǔn)確性，并有助于減少人工錯(cuò)誤。

人工智能是幫助管理生物過(guò)程、藥物生產(chǎn)、供應(yīng)鏈和處理生物技術(shù)數(shù)據(jù)的最有用的技術(shù)之一。

它與通過(guò)科學(xué)文獻(xiàn)和臨床數(shù)據(jù)試驗(yàn)收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。AI 還管理不可比較的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并支持虛擬篩選和分析大量數(shù)據(jù)。因此，它降低了臨床試驗(yàn)成本，并為生物技術(shù)運(yùn)營(yíng)的任何領(lǐng)域帶來(lái)發(fā)現(xiàn)和見解。

更可預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)使構(gòu)建工作流程和操作變得更加容易，提高了執(zhí)行速度和程序的準(zhǔn)確性，并使決策更加高效。79% 的人聲稱 AI 技術(shù)會(huì)影響工作流程并成為生產(chǎn)力的關(guān)鍵。

所有這些結(jié)果都成為更具成本效益的解決方案。在過(guò)去三年中，借助 AI 獲得的估計(jì)收入增長(zhǎng)了 1.2萬(wàn)億美元。

人工智能在各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，但最重要的是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。盡管諸如數(shù)據(jù)分類和進(jìn)行預(yù)測(cè)分析等技術(shù)的能力對(duì)任何科學(xué)領(lǐng)域都是有益的。

科學(xué)數(shù)據(jù)不斷擴(kuò)大，必須以有意義的方式進(jìn)行排列。這個(gè)過(guò)程既復(fù)雜又耗時(shí)：科學(xué)家必須完成重復(fù)性和繁重的任務(wù)，必須高度重視。

他們使用的數(shù)據(jù)是研究過(guò)程的重要組成部分，一旦失敗，就會(huì)導(dǎo)致高昂的成本和能源損失。此外，許多研究并沒有產(chǎn)生實(shí)際的解決方案，因?yàn)樗鼈儫o(wú)法被翻譯成人類語(yǔ)言。人工智能程序有助于數(shù)據(jù)維護(hù)和分析的自動(dòng)化。人工智能支持的開源平臺(tái)有助于減少實(shí)驗(yàn)室工作人員必須執(zhí)行的重復(fù)性、手動(dòng)和耗時(shí)的工作，使他們能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新驅(qū)動(dòng)的操作。

徹底檢查基因修飾、化學(xué)成分、藥理學(xué)研究和其他關(guān)鍵信息學(xué)任務(wù)，以獲得更短、更可靠的結(jié)果。

有效的數(shù)據(jù)維護(hù)確實(shí)對(duì)每個(gè)科學(xué)部門都至關(guān)重要。然而，人工智能最顯著的優(yōu)勢(shì)是它能夠?qū)?shù)據(jù)組織和系統(tǒng)化為形式并產(chǎn)生可預(yù)測(cè)的結(jié)果。

在過(guò)去的十年中，我們面臨著在制造和部署藥品、工業(yè)化學(xué)品、食品級(jí)化學(xué)品和其他與生物化學(xué)相關(guān)的原材料方面的創(chuàng)新需求。

生物技術(shù)中的人工智能對(duì)于在藥物或化合物的整個(gè)生命周期和實(shí)驗(yàn)室中促進(jìn)創(chuàng)新至關(guān)重要。

它通過(guò)計(jì)算不同化合物的排列和組合來(lái)幫助找到正確的化學(xué)品組合，而無(wú)需手動(dòng)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試。此外，云計(jì)算使生物技術(shù)中使用的原材料的分配更加高效。

2021 年，研究實(shí)驗(yàn)室 DeepMind 使用 AI 開發(fā)了最全面的人類蛋白質(zhì)圖譜。蛋白質(zhì)在人體中完成各種任務(wù)——從構(gòu)建組織到征服疾病。它們的分子結(jié)構(gòu)決定了它們的用途，它可以進(jìn)行數(shù)千次迭代——了解蛋白質(zhì)折疊如何幫助理解其功能，以便科學(xué)家能夠弄清楚許多生物過(guò)程，例如人體如何工作或創(chuàng)造新的治療方法和藥物。

此類平臺(tái)為世界各地的科學(xué)家提供了訪問(wèn)有關(guān)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。

人工智能工具有助于解碼數(shù)據(jù)以揭示不同地區(qū)特定疾病的機(jī)制，并有助于使分析模型準(zhǔn)確地適應(yīng)其地理位置。在使用 AI 之前，需要進(jìn)行耗時(shí)且昂貴的實(shí)驗(yàn)來(lái)確定蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)在，該程序制作的大約 180,000 種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)可通過(guò)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)供科學(xué)家使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)有助于使線路診斷更加準(zhǔn)確，使用實(shí)際發(fā)現(xiàn)來(lái)增強(qiáng)診斷測(cè)試。并且執(zhí)行的測(cè)試越多，生成的結(jié)果就越精確。

人工智能還經(jīng)常用于基因操作、放射學(xué)、定制醫(yī)學(xué)、藥物管理等領(lǐng)域。例如，根據(jù)目前的研究，與標(biāo)準(zhǔn)的乳腺放射科醫(yī)生相比，人工智能提高了乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性和效率。以及另一項(xiàng)研究聲稱，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比訓(xùn)練有素的放射科醫(yī)生可以更快地發(fā)現(xiàn)肺癌。另一個(gè)人工智能應(yīng)用是通過(guò)人工智能驅(qū)動(dòng)的軟件通過(guò) X 射線、MRI 和 CT 掃描更準(zhǔn)確地檢測(cè)疾病。

由于全球化，新疾病在各國(guó)迅速傳播。我們用 COVID-19 見證了它；因此，生物技術(shù)必須加快生產(chǎn)必要的藥物和疫苗以抵御此類疾病。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)維持檢測(cè)適當(dāng)化合物的過(guò)程，協(xié)助實(shí)驗(yàn)室合成，幫助分析數(shù)據(jù)的有效性，并將其提供給市場(chǎng)。在生物技術(shù)中使用人工智能將運(yùn)營(yíng)績(jī)效時(shí)間從 5-10 年減少到 2-3 年。

生物技術(shù)對(duì)于基因工程植物以產(chǎn)生更豐富的收成至關(guān)重要。基于人工智能的技術(shù)在研究作物特性、比較質(zhì)量和預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)出方面的作用正在增加。農(nóng)業(yè)生物技術(shù)還使用機(jī)器人技術(shù)（人工智能的一個(gè)分支）來(lái)進(jìn)行制造、收集和其他關(guān)鍵任務(wù)。

通過(guò)結(jié)合天氣預(yù)報(bào)、農(nóng)業(yè)特征以及種子、堆肥和化學(xué)品的可及性等數(shù)據(jù)，人工智能有助于規(guī)劃未來(lái)的物質(zhì)循環(huán)模式。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能廣泛用于生產(chǎn)車輛、燃料、纖維和化學(xué)品。人工智能分析物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)改進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程和產(chǎn)品質(zhì)量。

計(jì)算機(jī)模擬和人工智能提出了預(yù)期的分子設(shè)計(jì)。正在通過(guò)機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)生產(chǎn)菌株，以測(cè)試開發(fā)所需分子的準(zhǔn)確性。

雖然這只是在生物技術(shù)中使用人工智能的開始，但已經(jīng)可以為各個(gè)領(lǐng)域提供許多改進(jìn)。此外，人工智能在生物技術(shù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展表明，它可以用于多種流程、操作和策略，以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

不僅可以推動(dòng)創(chuàng)新，而且是一種有價(jià)值的工具，可以通過(guò)進(jìn)行更準(zhǔn)確的測(cè)試和預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)降低成本，而無(wú)需在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行實(shí)際實(shí)驗(yàn)。

除了發(fā)現(xiàn)人類在醫(yī)療保健和農(nóng)業(yè)方面的未來(lái)必需品，預(yù)測(cè)潛在損失，并為企業(yè)做出預(yù)測(cè)，他們應(yīng)該將資源用于更有效的生產(chǎn)和供應(yīng)。

本文作者：Eugenia Kuzmenko 千家網(wǎng)編譯

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