生物技術(shù)位于生物學和技術(shù)的中間。通過現(xiàn)代技術(shù)，它使用生物過程、有機體、細胞、分子和系統(tǒng)來創(chuàng)造新產(chǎn)品，造福人類和地球。此外，它還包含實驗室研發(fā)，通過生物信息學探索和提取生物質(zhì)，通過生化工程開發(fā)高價值產(chǎn)品。生物技術(shù)在農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、動物、工業(yè)等各個領(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)制造需要化學過程的產(chǎn)品有關(guān)，也可以通過生產(chǎn)生物燃料來解決能源危機，后者可用于車輛或供暖。

在生物技術(shù)領(lǐng)域工作的每個組織都維護著存儲在數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)也必須經(jīng)過過濾和分析才能有效和適用。藥物制造、化學分析、酶研究和其他生物過程等操作應(yīng)由計算機化的實體工具支持，以實現(xiàn)高性能和準確性，并有助于減少人工錯誤。

人工智能是幫助管理生物過程、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。

它與通過科學文獻和臨床數(shù)據(jù)試驗收到的數(shù)據(jù)進行交互。AI 還管理不可比較的臨床試驗數(shù)據(jù)集，并支持虛擬篩選和分析大量數(shù)據(jù)。因此，它降低了臨床試驗成本，并為生物技術(shù)運營的任何領(lǐng)域帶來發(fā)現(xiàn)和見解。

更可預(yù)測的數(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)行速度和程序的準確性，并使決策更加高效。79% 的人聲稱 AI 技術(shù)會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。在過去三年中，借助 AI 獲得的估計收入增長了 1.2萬億美元。

人工智能在各個領(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)分類和進行預(yù)測分析等技術(shù)的能力對任何科學領(lǐng)域都是有益的。

科學數(shù)據(jù)不斷擴大，必須以有意義的方式進行排列。這個過程既復(fù)雜又耗時：科學家必須完成重復(fù)性和繁重的任務(wù)，必須高度重視。

他們使用的數(shù)據(jù)是研究過程的重要組成部分，一旦失敗，就會導(dǎo)致高昂的成本和能源損失。此外，許多研究并沒有產(chǎn)生實際的解決方案，因為它們無法被翻譯成人類語言。人工智能程序有助于數(shù)據(jù)維護和分析的自動化。人工智能支持的開源平臺有助于減少實驗室工作人員必須執(zhí)行的重復(fù)性、手動和耗時的工作，使他們能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新驅(qū)動的操作。

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

有效的數(shù)據(jù)維護確實對每個科學部門都至關(guān)重要。然而，人工智能最顯著的優(yōu)勢是它能夠?qū)?shù)據(jù)組織和系統(tǒng)化為形式并產(chǎn)生可預(yù)測的結(jié)果。

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

生物技術(shù)中的人工智能對于在藥物或化合物的整個生命周期和實驗室中促進創(chuàng)新至關(guān)重要。

它通過計算不同化合物的排列和組合來幫助找到正確的化學品組合，而無需手動實驗室測試。此外，云計算使生物技術(shù)中使用的原材料的分配更加高效。

2021 年，研究實驗室 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，以便科學家能夠弄清楚許多生物過程，例如人體如何工作或創(chuàng)造新的治療方法和藥物。

此類平臺為世界各地的科學家提供了訪問有關(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)特定疾病的機制，并有助于使分析模型準確地適應(yīng)其地理位置。在使用 AI 之前，需要進行耗時且昂貴的實驗來確定蛋白質(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)可通過蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫免費供科學家使用。

機器學習有助于使線路診斷更加準確，使用實際發(fā)現(xiàn)來增強診斷測試。并且執(zhí)行的測試越多，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、定制醫(yī)學、藥物管理等領(lǐng)域。例如，根據(jù)目前的研究，與標準的乳腺放射科醫(yī)生相比，人工智能提高了乳腺癌篩查的準確性和效率。以及另一項研究聲稱，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。另一個人工智能應(yīng)用是通過人工智能驅(qū)動的軟件通過 X 射線、MRI 和 CT 掃描更準確地檢測疾病。

由于全球化，新疾病在各國迅速傳播。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。

人工智能和機器學習維持檢測適當化合物的過程，協(xié)助實驗室合成，幫助分析數(shù)據(jù)的有效性，并將其提供給市場。在生物技術(shù)中使用人工智能將運營績效時間從 5-10 年減少到 2-3 年。

生物技術(shù)對于基因工程植物以產(chǎn)生更豐富的收成至關(guān)重要?；谌斯ぶ悄艿募夹g(shù)在研究作物特性、比較質(zhì)量和預(yù)測現(xiàn)實產(chǎn)出方面的作用正在增加。農(nóng)業(yè)生物技術(shù)還使用機器人技術(shù)（人工智能的一個分支）來進行制造、收集和其他關(guān)鍵任務(wù)。

通過結(jié)合天氣預(yù)報、農(nóng)業(yè)特征以及種子、堆肥和化學品的可及性等數(shù)據(jù)，人工智能有助于規(guī)劃未來的物質(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)化為有價值的數(shù)據(jù)，通過預(yù)測結(jié)果來改進生產(chǎn)過程和產(chǎn)品質(zhì)量。

計算機模擬和人工智能提出了預(yù)期的分子設(shè)計。正在通過機器人技術(shù)和機器學習生產(chǎn)菌株，以測試開發(fā)所需分子的準確性。

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)可以為各個領(lǐng)域提供許多改進。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，以獲得競爭優(yōu)勢。

不僅可以推動創(chuàng)新，而且是一種有價值的工具，可以通過進行更準確的測試和預(yù)測結(jié)果來降低成本，而無需在實驗室進行實際實驗。

除了發(fā)現(xiàn)人類在醫(yī)療保健和農(nóng)業(yè)方面的未來必需品，預(yù)測潛在損失，并為企業(yè)做出預(yù)測，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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