Warum ist künstliche Intelligenz für die Biotechnologie von entscheidender Bedeutung?

Biotechnologie nutzt biologische Prozesse, Organismen, Zellen, Moleküle und Systeme mithilfe moderner Technologie, um neue Produkte zu schaffen, die den Menschen und dem Planeten zugute kommen. Laborforschung und -entwicklung durch Bioinformatik, Erkundung und Gewinnung von Biomasse durch biochemische Technik und Entwicklung hochwertiger Produkte. Die Biotechnologie operiert stillschweigend in verschiedenen Bereichen wie Landwirtschaft, Medizin, Tierhaltung, Industrie und anderen Bereichen.

Weiße Biotechnologie bezeichnet eine Technologie, die Organismen zur Herstellung von Produkten durch chemische Prozesse nutzt. Sie wird hauptsächlich im industriellen Bereich eingesetzt und kann die Energiekrise lösen, indem sie Biokraftstoffe herstellt, beispielsweise für Fahrzeuge oder Heizungen.

Jede Unternehmensorganisation, die im Bereich der Biotechnologie tätig ist, speichert eine riesige Datenmenge in der Datenbank. 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 Werkzeuge unterstützt werden, um eine hohe Leistung und Genauigkeit zu erreichen und manuelle Fehler zu reduzieren.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der hilfreichsten Technologien, die der Biotechnologie dabei hilft, biologische Prozesse, Arzneimittelproduktion, Lieferketten und Datenverarbeitung zu verwalten.

Es interagiert mit Daten, die durch wissenschaftliche Literatur und klinische Datenstudien gewonnen wurden. KI kann auch schwer vergleichbare Datensätze klinischer Studien verwalten und das virtuelle Screening und die Analyse großer Datenmengen ermöglichen. Dadurch werden die Kosten für klinische Studien gesenkt und Entdeckungen und Einblicke in alle Bereiche der Biotech-Abläufe ermöglicht.

Berechenbarere Daten erleichtern die Einrichtung von Arbeitsabläufen und Abläufen, verbessern die Leistungsgeschwindigkeit und Programmgenauigkeit und ermöglichen eine effektivere Entscheidungsfindung. 79 % der Menschen glauben, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz Arbeitsprozesse beeinflussen wird und für die Produktivität von entscheidender Bedeutung ist.

All dies führt zu einer kostengünstigeren Lösung. In den letzten drei Jahren ist der mithilfe künstlicher Intelligenz erzielte Umsatz um schätzungsweise 1,2 Billionen US-Dollar gestiegen.

Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Biotechnologie

Künstliche Intelligenz wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, und während die Fähigkeiten dieser Technologie wie Datenklassifizierung und prädiktive Analyse in jedem wissenschaftlichen Bereich von Vorteil sind, ist die Anwendung im Gesundheitswesen besonders vorteilhaft hervorragend.

Daten verwalten und analysieren

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 mit großer Konzentration ausgeführt werden müssen.

Die von ihnen verwendeten Daten sind ein wichtiger Teil des Forschungsprozesses, und Fehler können zu hohen Kosten und Energieverlusten führen. Darüber hinaus führen viele Arten der Forschung nicht zu 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 auf künstlicher Intelligenz basierende Open-Source-Plattform trägt dazu bei, die sich wiederholenden, manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben von Labormitarbeitern zu reduzieren, sodass sie sich auf innovationsgetriebene Abläufe konzentrieren können.

Genmodifikation, chemische Zusammensetzung, pharmakologische Studien und andere wichtige Informatikaufgaben werden gründlich untersucht, um zuverlässigere Ergebnisse in kürzerer Zeit zu erhalten. Eine effektive Datenpflege ist für jede wissenschaftliche Abteilung von entscheidender Bedeutung. Der größte Vorteil der KI ist jedoch ihre Fähigkeit, Daten zu organisieren und zu systematisieren, um vorhersehbare Ergebnisse zu erzielen.

Innovationen im medizinischen Bereich vorantreiben

Im letzten Jahrzehnt standen wir vor den Herausforderungen der Herstellung und Anwendung von Rohstoffen in Pharmazeutika, Industriechemikalien, Lebensmittelchemikalien und anderen biochemiebezogenen Materialien dringender Innovationsbedarf.

Künstliche Intelligenz in der Biotechnologie ist von entscheidender Bedeutung, um Innovationen während des gesamten Lebenszyklus eines Arzneimittels oder einer Verbindung sowie im Labor zu ermöglichen.

Es hilft dabei, die richtige Kombination von Chemikalien zu finden, indem Permutationen und Kombinationen verschiedener Verbindungen berechnet werden, ohne dass manuelle Labortests erforderlich sind. Darüber hinaus ermöglicht Cloud Computing eine effizientere Verteilung der in der Biotechnologie verwendeten Rohstoffe.

Im Jahr 2021 nutzte das Forschungslabor DeepMind künstliche Intelligenz, um die umfassendste Karte menschlicher Proteine ​​zu entwickeln (erweiterte Lektüre: ​​Kartierung künstlicher Intelligenz „revolutionär““ Human Protein Map​​). Proteine ​​erfüllen im menschlichen Organismus vielfältige Aufgaben – vom Gewebeaufbau bis zur Bekämpfung von Krankheiten. Ihre molekulare Struktur bestimmt ihren Zweck, der tausende Male wiederholt werden kann – zu wissen, wie Proteine ​​gefaltet werden, hilft, ihre Funktion zu verstehen, sodass Wissenschaftler unzählige biologische Prozesse, etwa die Funktionsweise des menschlichen Körpers, herausfinden oder neue Behandlungen und Medikamente entwickeln können.

Diese Plattformen bieten Wissenschaftlern auf der ganzen Welt Zugang zu Daten über Entdeckungen.

Tools der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Daten zu entschlüsseln, um die Mechanismen bestimmter Krankheiten in verschiedenen Regionen aufzudecken und analytische Modelle zu erstellen, die ihren geografischen Standorten entsprechen. Vor dem Einsatz künstlicher Intelligenz waren zeitaufwändige und teure Experimente erforderlich, um die Struktur eines Proteins zu bestimmen. Über die Proteindatenbank haben Wissenschaftler nun freien Zugang zu rund 180.000 Proteinstrukturen, die im Rahmen des Programms erstellt wurden.

Maschinelles Lernen hilft bei genaueren Diagnosen und nutzt reale Erkenntnisse, um Diagnosetests zu verbessern. Je mehr Tests Sie durchführen, desto genauer sind die Ergebnisse.

Künstliche Intelligenz ist ein großartiges Werkzeug, um elektronische Gesundheitsakten mit evidenzbasierten Medikamenten und klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen zu verbessern.

Künstliche Intelligenz wird auch häufig in der Genmanipulation, Radiologie, maßgeschneiderten medizinischen Behandlung, Arzneimittelmanagement und anderen Bereichen eingesetzt. Aktuellen Forschungsergebnissen zufolge verbessert KI beispielsweise die Genauigkeit und Effizienz des Brustkrebs-Screenings im Vergleich zu Standard-Brustradiologen. Darüber hinaus behauptet eine andere Studie, dass neuronale Netze Lungenkrebs schneller erkennen können als ausgebildete Radiologen. Eine weitere Anwendung künstlicher Intelligenz ist die genauere Erkennung von Krankheiten durch Röntgenstrahlen, Magnetresonanztomographie (MRT) und CT-Scans durch KI-gesteuerte Software.

Recherchezeit reduzieren#🎜 🎜 #

Aufgrund der Globalisierung breiten sich neue Krankheiten in verschiedenen Ländern rasant aus. Beispielsweise muss die Biotechnologie angesichts von COVID-2019 die Produktion notwendiger Medikamente und Impfstoffe zur Bekämpfung dieser Krankheiten beschleunigen.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen den Prozess der Erkennung geeigneter Verbindungen, unterstützen ihre Synthese im Labor, helfen bei der Analyse der Gültigkeit von Daten und stellen sie dem Markt zur Verfügung. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich der Biotechnologie hat die Betriebserbringungszeit von 5-10 Jahren auf 2-3 Jahre verkürzt.

Landwirtschaftlichen Ertrag steigern

#🎜 🎜 #Biotechnologie ist der Schlüssel zu höheren Erträgen aus gentechnisch veränderten Pflanzen. KI-basierte Technologien werden bei der Untersuchung von Pflanzenmerkmalen, dem Qualitätsvergleich und der Vorhersage tatsächlicher Erträge immer nützlicher. Auch in der Agrarbiotechnologie werden Roboter (ein Zweig der künstlichen Intelligenz) eingesetzt, um Herstellungs-, Sammel- und andere wichtige Aufgaben zu erledigen.

Künstliche Intelligenz hilft bei der Planung zukünftiger Muster des Materialkreislaufs, indem sie Daten wie Wettervorhersagen, landwirtschaftliche Merkmale, Verfügbarkeit von Saatgut, Kompost und Chemikalien kombiniert.

Künstliche Intelligenz in der industriellen Biotechnologie #🎜🎜 ## 🎜🎜#Das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz werden häufig bei der Herstellung von Fahrzeugen, Kraftstoffen, Fasern und Chemikalien eingesetzt. Künstliche Intelligenz analysiert die durch das Internet der Dinge gesammelten Daten und wandelt sie durch Vorhersagen der Ergebnisse in wertvolle Daten um, die zur Verbesserung von Produktionsabläufen und Produktqualität genutzt werden können.

Computersimulationen und künstliche Intelligenz haben das beabsichtigte molekulare Design entwickelt. Durch Robotik und maschinelles Lernen werden Stämme erzeugt, um die Genauigkeit der Entwicklung der gewünschten Moleküle zu testen.

Obwohl es erst der Anfang der Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Biotechnologie ist, Viele Verbesserungen sind bereits in verschiedenen Bereichen möglich. Darüber hinaus zeigt die kontinuierliche Entwicklung von KI-Software in der Biotechnologie, dass sie über mehrere Prozesse, Abläufe und Taktiken hinweg eingesetzt werden kann, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Es treibt nicht nur Innovationen voran, sondern ist auch ein wertvolles Werkzeug, das genauere Tests und Vorhersagen von Ergebnissen im Labor ohne die tatsächliche Durchführung des Experiments ermöglicht und so die Kosten senkt. Sie sollten nicht nur zukünftige menschliche Bedürfnisse im Gesundheitswesen und in der Landwirtschaft ermitteln, potenzielle Verluste antizipieren und Prognosen für Unternehmen erstellen, sondern auch Ressourcen für eine effizientere Produktion und Versorgung einsetzen.

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