Descoperirea medicamentelor: IA este utilizată pe scară largă în domeniul descoperirii medicamentelor.Analizând o cantitate mare de date despre structura și activitatea compusului, poate prezice proprietățile farmacologice și toxicitatea moleculelor, accelerând procesul de screening și optimizare a medicamentelor.De exemplu, AI poate folosi algoritmi de învățare automată pentru a extrage noi ținte de medicamente din literatură vastă și date experimentale, oferind noi direcții terapeutice pentru cercetătorii de medicamente.
Optimizarea produsului: AI poate fi aplicată la ingineria metabolică microbiană și la optimizarea produsului.Analizând datele genomice și căile metabolice, AI poate identifica căi potențiale și enzime cheie pentru a optimiza rețeaua metabolică a microorganismelor și pentru a îmbunătăți acumularea de produse.În plus, AI poate folosi instrumente de modelare predictivă și optimizare pentru a optimiza parametrii de operare în procesele de fermentație, îmbunătățind calitatea și randamentul produsului.
Tratarea deșeurilor: IA poate fi aplicată pentru tratarea deșeurilor și recuperarea resurselor.Analizând compoziția și caracteristicile deșeurilor, IA poate ajuta la determinarea celor mai bune metode și parametri de tratare pentru a reduce costurile de tratare a deșeurilor și a minimiza impactul asupra mediului.De exemplu, aplicațiile AI în domeniul bioenergiei pot ajuta la optimizarea proceselor de degradare a celulozei și la îmbunătățirea randamentelor de bioenergie.
Cercetare genomică: AI poate ajuta la cercetarea genomică, oferind analize și adnotări ale genomului mai rapide și mai precise.Analizând datele secvenței genomice la scară largă, AI poate descoperi noi fragmente de gene, elemente funcționale și interacțiunile lor, susținând cercetarea funcției genelor și ingineria genetică.
Planificare și optimizare experimentală: AI poate prezice combinația optimă a parametrilor experimentali prin analiza datelor experimentale și a algoritmilor de simulare, îmbunătățind astfel eficiența și fiabilitatea experimentală.Mai mult, AI poate ajuta la proiectarea și optimizarea experimentală, reducând încercările și erorile inutile și risipa de resurse.
Aceste exemple practice reprezintă doar o mică parte din aplicațiile AI în dezvoltarea bioproceselor.Pe măsură ce tehnologia AI continuă să avanseze, ne așteptăm să vedem mai multe cazuri inovatoare care conduc la dezvoltarea și aplicarea bioproceselor.
Ora postării: Iul-10-2023