Heim > Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > Warum ist künstliche Intelligenz für die Biotechnologie von entscheidender Bedeutung?
Biotechnologie liegt in der Mitte zwischen Biologie und Technik. Mithilfe moderner Technologie werden biologische Prozesse, Organismen, Zellen, Moleküle und Systeme genutzt, um neue Produkte zu schaffen, die den Menschen und dem Planeten zugute kommen. Darüber hinaus umfasst es Laborforschung und -entwicklung, die Erforschung und Gewinnung von Biomasse durch Bioinformatik sowie die Entwicklung hochwertiger Produkte durch biochemische Technik. Biotechnologie wird in verschiedenen Bereichen wie der Landwirtschaft, der medizinischen Versorgung, der Tierhaltung und der Industrie häufig eingesetzt.
Weiße Biotechnologie steht im Zusammenhang mit der Nutzung von Biomasse zur Herstellung von Produkten, die chemische Prozesse erfordern, und kann auch die Energiekrise durch die Produktion von Biokraftstoffen lösen, die für Fahrzeuge oder Heizungen verwendet werden können.
Jede Organisation, die im Bereich der Biotechnologie tätig ist, verwaltet riesige Datensätze, die in Datenbanken gespeichert sind. Auch diese Daten müssen gefiltert und analysiert werden, um gültig und anwendbar zu sein. Vorgänge wie Arzneimittelherstellung, chemische Analyse, Enzymforschung und andere biologische Prozesse sollten durch computergestützte physikalische Werkzeuge unterstützt werden, um eine hohe Leistung und Genauigkeit zu erreichen und manuelle Fehler zu reduzieren.
Künstliche Intelligenz ist eine der nützlichsten Technologien, um biologische Prozesse, Arzneimittelproduktion, Lieferketten und die Verarbeitung biotechnologischer Daten zu verwalten.
Es interagiert mit Daten, die aus wissenschaftlicher Literatur und klinischen Datenstudien stammen. KI verwaltet auch unvergleichliche Datensätze klinischer Studien und ermöglicht das virtuelle Screening und die Analyse großer Datenmengen. Dadurch werden die Kosten für klinische Studien gesenkt und Entdeckungen und Erkenntnisse in alle Bereiche der Biotech-Abläufe gebracht.
Berechenbarere Daten erleichtern die Erstellung von Arbeitsabläufen und Abläufen, verbessern die Ausführungsgeschwindigkeit und Programmgenauigkeit und machen die Entscheidungsfindung effizienter. 79 % behaupten, dass KI-Technologie den Arbeitsablauf beeinflussen und zum Schlüssel zur Produktivität werden wird.
All dies führt zu einer kostengünstigeren Lösung. In den letzten drei Jahren ist der geschätzte Umsatz mit Hilfe von KI um 1,2 Billionen US-Dollar gestiegen.
Künstliche Intelligenz findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, der wichtigste ist jedoch die Anwendung künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich. Die Fähigkeit, Techniken wie Datenklassifizierung und die Durchführung prädiktiver Analysen anzuwenden, ist für jeden wissenschaftlichen Bereich von Vorteil.
Wissenschaftliche Daten werden ständig erweitert und müssen sinnvoll geordnet werden. Der Prozess ist komplex und zeitaufwändig: Wissenschaftler müssen sich wiederholende und mühsame Aufgaben erledigen, die ernst genommen werden müssen.
Die von ihnen verwendeten Daten sind ein wesentlicher Bestandteil des Forschungsprozesses, und wenn dieser ausfällt, kann dies zu hohen Kosten und Energieverlusten führen. Darüber hinaus liefern viele Studien keine praktischen Lösungen, weil sie nicht in die menschliche Sprache übersetzt werden können. Programme der künstlichen Intelligenz helfen bei der Automatisierung der Datenpflege und -analyse. Die KI-gestützte Open-Source-Plattform trägt dazu bei, die sich wiederholenden, manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben zu reduzieren, die Labormitarbeiter ausführen müssen, sodass sie sich auf innovationsgetriebene Abläufe konzentrieren können.
Untersuchen Sie genetische Veränderungen, chemische Zusammensetzung, pharmakologische Studien und andere wichtige Informatikaufgaben gründlich, um kürzere, zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.
Eine effektive Datenpflege ist in der Tat für jede wissenschaftliche Abteilung von entscheidender Bedeutung. Der größte Vorteil der KI ist jedoch ihre Fähigkeit, Daten in Formen zu organisieren und zu systematisieren und vorhersehbare Ergebnisse zu erzielen.
Im letzten Jahrzehnt waren wir mit dem Bedarf an Innovationen bei der Herstellung und dem Einsatz von Pharmazeutika, Industriechemikalien, Lebensmittelchemikalien und anderen biochemischen Rohstoffen konfrontiert.
Künstliche Intelligenz in der Biotechnologie ist von entscheidender Bedeutung, um Innovationen während des gesamten Lebenszyklus eines Arzneimittels oder einer Verbindung und im Labor zu fördern.
Es hilft, die richtige Kombination von Chemikalien zu finden, indem Permutationen und Kombinationen verschiedener Verbindungen berechnet werden, ohne dass manuelle Labortests erforderlich sind. Darüber hinaus macht Cloud Computing die Verteilung von Rohstoffen für die Biotechnologie effizienter.
Im Jahr 2021 entwickelte das Forschungslabor DeepMind mithilfe von KI die umfassendste Karte menschlicher Proteine. Proteine erfüllen im Körper eine Vielzahl von Aufgaben – vom Aufbau von Gewebe bis zur Bekämpfung von Krankheiten. Ihre molekulare Struktur bestimmt ihre Verwendung, die in Tausenden von Iterationen durchgeführt werden kann. Wenn man versteht, wie sich Proteine falten, kann man ihre Funktion besser verstehen, sodass Wissenschaftler viele biologische Prozesse verstehen können, etwa die Funktionsweise des menschlichen Körpers, oder neue Behandlungen und Medikamente entwickeln können.
Tools der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Daten zu entschlüsseln, um die Mechanismen spezifischer Krankheiten in verschiedenen Regionen aufzudecken und Analysemodelle genau an ihre geografischen Standorte anzupassen. Vor dem Einsatz von KI waren zeitaufwändige und teure Experimente erforderlich, um die Struktur eines Proteins zu bestimmen. Heute stehen Wissenschaftlern über die Proteindatenbank rund 180.000 im Rahmen des Programms erstellte Proteinstrukturen frei zur Verfügung.
Maschinelles Lernen trägt dazu bei, die Liniendiagnose genauer zu machen, indem es Erkenntnisse aus der Praxis nutzt, um Diagnosetests zu verbessern. Und je mehr Tests Sie durchführen, desto präzisere Ergebnisse erzielen Sie.
AI ist ein großartiges Tool zur Verbesserung elektronischer Gesundheitsakten mit evidenzbasierten Medikamenten und Systemen zur klinischen Entscheidungsunterstützung.
Künstliche Intelligenz wird auch häufig in der Genmanipulation, Radiologie, maßgeschneiderten Medizin, Arzneimittelmanagement und anderen Bereichen eingesetzt. Aktuellen Forschungsergebnissen zufolge verbessert KI beispielsweise die Genauigkeit und Effizienz des Brustkrebs-Screenings im Vergleich zu Standard-Brustradiologen. Und eine andere Studie behauptet, dass neuronale Netze Lungenkrebs schneller erkennen können als ausgebildete Radiologen. Eine weitere Anwendung von KI ist die genauere Erkennung von Krankheiten durch Röntgen-, MRT- und CT-Scans durch KI-gesteuerte Software.
Aufgrund der Globalisierung verbreiten sich neue Krankheiten schnell über Länder hinweg. Wir haben es bei COVID-19 erlebt; daher muss die Biotechnologie die Produktion notwendiger Medikamente und Impfstoffe zum Schutz vor solchen Krankheiten beschleunigen.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen den Prozess der Erkennung geeigneter Verbindungen, unterstützen die Laborsynthese, helfen bei der Analyse der Gültigkeit von Daten und stellen sie dem Markt zur Verfügung. Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Biotechnologie verkürzt die Betriebsdauer von 5–10 Jahren auf 2–3 Jahre.
Biotechnologie ist von entscheidender Bedeutung für die gentechnische Veränderung von Pflanzen, um reichere Ernten zu erzielen. Die Rolle KI-basierter Technologien bei der Untersuchung von Pflanzenmerkmalen, dem Qualitätsvergleich und der Vorhersage realer Erträge nimmt zu. Die Agrarbiotechnologie nutzt auch Robotik, einen Zweig der künstlichen Intelligenz, um Herstellungs-, Sammel- und andere wichtige Aufgaben auszuführen.
Durch die Kombination von Daten wie Wettervorhersagen, landwirtschaftlichen Merkmalen und der Verfügbarkeit von Saatgut, Kompost und Chemikalien hilft KI bei der Planung zukünftiger Materialrecyclingmuster.
IoT und künstliche Intelligenz werden häufig bei der Herstellung von Fahrzeugen, Kraftstoffen, Fasern und Chemikalien eingesetzt. Künstliche Intelligenz analysiert die vom IoT gesammelten Daten und wandelt sie in wertvolle Daten um, um Produktionsprozesse und Produktqualität durch Vorhersage von Ergebnissen zu verbessern.
Computersimulationen und künstliche Intelligenz legen das beabsichtigte molekulare Design nahe. Durch Robotik und maschinelles Lernen werden Stämme hergestellt, um die Genauigkeit der Entwicklung der gewünschten Moleküle zu testen.
Obwohl dies erst der Anfang des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Biotechnologie ist, kann sie in verschiedenen Bereichen bereits für viele Verbesserungen sorgen. Darüber hinaus zeigt die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz in der Biotechnologie, dass sie in einer Vielzahl von Prozessen, Abläufen und Strategien eingesetzt werden kann, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Es treibt nicht nur Innovationen voran, sondern ist auch ein wertvolles Werkzeug, das Kosten senkt, indem es genauere Tests durchführt und Ergebnisse vorhersagt, ohne dass tatsächliche Experimente im Labor erforderlich sind.
Neben der Entdeckung der zukünftigen Bedürfnisse der Menschheit im Gesundheitswesen und der Landwirtschaft, der Vorhersage potenzieller Verluste und der Erstellung von Prognosen für Unternehmen sollten sie auch Ressourcen in eine effizientere Produktion und Versorgung lenken.
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