인공지능이 생명공학에 중요한 이유는 무엇입니까?

생명공학은 현대 기술을 통해 생물학적 과정, 유기체, 세포, 분자 및 시스템을 활용하여 사람과 지구에 도움이 되는 새로운 제품을 만듭니다. 생물정보학을 통한 실험실 연구개발, 생화학공학을 통한 바이오매스 탐사 및 추출, 고부가가치 제품 개발. 생명공학은 농업, 의료, 동물, 산업 및 기타 분야 등 다양한 분야에서 조용히 작동하고 있습니다.

백색생명공학은 유기체를 이용해 화학공정을 거쳐 제품을 생산하는 기술을 말하며, 주로 산업현장에서 자동차용이나 난방용 등의 바이오연료를 생산해 에너지 위기를 해결할 수 있다.

생명공학 분야에 종사하는 모든 비즈니스 조직은 엄청난 양의 데이터를 데이터베이스에 보관합니다. 또한 이 데이터는 유효하고 적용 가능하도록 필터링 및 분석되어야 합니다. 약물 제조, 화학 분석, 효소 연구 및 기타 생물학적 프로세스와 같은 작업은 높은 성능과 정확성을 달성하고 수동 오류를 줄이는 데 도움이 되는 컴퓨터 도구로 지원되어야 합니다.

인공지능(AI)은 생명공학이 생물학적 과정, 의약품 생산, 공급망 및 데이터 처리를 관리하는 데 도움이 되는 가장 유용한 기술 중 하나입니다.

과학 문헌 및 임상 데이터 실험을 통해 얻은 데이터와 상호 작용합니다. 비교가 어려운 임상시험 데이터 세트도 AI로 관리할 수 있고, 대용량 데이터에 대한 가상 스크리닝과 분석도 가능하다. 따라서 임상시험 비용을 절감하고 생명공학 운영의 모든 분야에 대한 발견과 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예측 가능한 데이터가 많아지면 워크플로와 운영을 더 쉽게 설정하고, 성능 속도와 프로그램 정확도를 향상하며, 더 효과적인 의사 결정이 가능해집니다. 79%의 사람들은 인공지능 기술이 업무 프로세스에 영향을 미치고 생산성에 결정적인 역할을 할 것이라고 믿습니다.

이 모든 것이 더 비용 효과적인 솔루션으로 이어집니다. 지난 3년 동안 인공지능의 도움으로 창출된 수익은 약 1조 2천억 달러 증가했습니다.

생명공학에서 인공지능 활용의 장점

인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 데이터 분류, 예측 분석 등 이 기술의 기능은 모든 과학 분야, 특히 의료 분야에서 유용합니다. 뛰어난.

데이터 관리 및 분석

과학 데이터는 끊임없이 늘어나고 있으므로 의미 있는 방식으로 정리되어야 합니다. 이 과정은 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 과학자들은 집중력을 가지고 수행해야 하는 반복적이고 힘든 작업을 수행해야 합니다.

그들이 사용하는 데이터는 연구 과정에서 중요한 부분이며, 실패하면 높은 비용과 에너지 손실이 발생할 수 있습니다. 게다가 많은 종류의 연구는 인간의 언어로 번역될 수 없기 때문에 실질적인 해결책으로 이어지지 않습니다. 인공 지능 프로그램은 데이터 유지 관리 및 분석을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능으로 구동되는 오픈 소스 플랫폼은 실험실 작업자가 수행해야 하는 반복적이고 수동적이며 시간이 많이 걸리는 작업을 줄여 혁신 중심 운영에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

유전자 변형, 화학 조성, 약리학 연구 및 기타 주요 정보학 작업을 철저히 조사하여 더 짧은 시간에 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다. 효과적인 데이터 유지 관리는 모든 과학 부서에 매우 중요합니다. 하지만 AI의 가장 큰 장점은 데이터를 예측 가능한 결과로 정리하고 체계화하는 능력이다.

의료 분야 혁신 주도

지난 10년 동안 우리는 의약품, 산업용 화학 물질, 식품 등급 화학 물질 및 기타 생화학 관련 재료의 원료를 제조하고 적용하는 과제에 직면해 왔습니다. 혁신이 시급합니다.

생명공학 분야의 인공 지능은 실험실뿐만 아니라 약물이나 화합물의 수명 주기 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

수동 실험실 테스트 없이 다양한 화합물의 순열과 조합을 계산하여 올바른 화학 물질 조합을 찾는 데 도움이 됩니다. 또한 클라우드 컴퓨팅을 통해 생명공학에 사용되는 원자재를 더욱 효율적으로 유통할 수 있습니다.

2021년 연구소 DeepMind는 인공 지능을 사용하여 가장 포괄적인 인간 단백질 지도를 개발했습니다(추가 자료: ​​인공 지능은 "혁명적인" 인간 단백질 지도를 그립니다​​). 단백질은 조직을 만드는 것부터 질병과 싸우는 것까지 인간 유기체에서 다양한 임무를 수행합니다. 분자 구조는 수천 번 반복될 수 있는 목적을 결정합니다. 단백질이 어떻게 접히는지 아는 것은 단백질의 기능을 이해하는 데 도움이 되므로 과학자들은 인체의 작동 방식과 같은 수많은 생물학적 과정을 파악하거나 새로운 치료법과 약물을 만들 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 전 세계 과학자들에게 발견에 대한 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.

인공 지능 도구는 데이터를 디코딩하여 다양한 지역의 특정 질병 메커니즘을 밝히고 지리적 위치와 일치하는 분석 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 인공지능을 사용하기 전에는 단백질의 구조를 알아내기 위해 많은 시간과 비용이 소요되는 실험이 필요했습니다. 이제 과학자들은 Protein Data Bank를 통해 프로그램에서 생성된 약 180,000개의 단백질 구조에 무료로 접근할 수 있습니다.

머신러닝은 실제 결과를 사용하여 진단 테스트를 향상시켜 더 정확하게 진단하는 데 도움이 됩니다. 더 많은 테스트를 수행할수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

인공 지능은 증거 기반 의약품 및 임상 의사 결정 지원 시스템을 통해 전자 건강 기록을 향상시키는 훌륭한 도구입니다.

인공지능은 유전자 조작, 방사선학, 맞춤형 진료, 약물 관리 등 다양한 분야에서도 널리 활용되고 있습니다. 예를 들어, 현재 연구에 따르면 AI는 표준 유방 방사선 전문의에 비해 유방암 검진의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 또한, 또 다른 연구에서는 신경망이 훈련받은 방사선 전문의보다 더 빨리 폐암을 발견할 수 있다고 주장합니다. 인공지능의 또 다른 응용은 AI 기반 소프트웨어를 통한 X선, 자기공명영상(MRI), CT 스캔을 통해 질병을 보다 정확하게 감지하는 것입니다.

연구 시간 단축

세계화로 인해 다양한 국가에서 새로운 질병이 급속히 확산되고 있습니다. 예를 들어, 코로나 2019로 인해 생명공학은 이러한 질병을 퇴치하는 데 필요한 약물과 백신의 생산을 가속화해야 합니다.

인공지능과 머신러닝은 적절한 화합물을 검출하는 과정을 유지하고, 실험실에서 합성을 돕고, 데이터의 유효성을 분석하여 시장에 공급합니다. 생명공학 분야에 인공지능을 적용하면 운영 수행 시간이 5~10년에서 2~3년으로 단축됐다.

농업 수확량 개선

생명공학은 유전자 조작 작물의 수확량을 늘리는 열쇠입니다. AI 기반 기술은 작물 특성을 연구하고 품질을 비교하며 실제 수확량을 예측하는 데 점점 더 많은 역할을 하고 있습니다. 농업 생명 공학은 또한 로봇(인공 지능의 한 분야)을 사용하여 제조, 수집 및 기타 중요한 작업을 완료합니다.

인공 지능은 일기 예보, 농업 특성, 종자 가용성, 퇴비 및 화학 물질과 같은 데이터를 결합하여 미래의 물질 순환 패턴을 계획하는 데 도움을 줍니다.

산업 생명 공학의 인공 지능

IoT와 인공 지능은 차량, 연료, 섬유 및 화학 제품 생산에 널리 사용됩니다. 인공지능은 사물인터넷으로 수집된 데이터를 분석하고 결과를 예측해 가치 있는 데이터로 변환해 생산 공정과 제품 품질 개선에 활용할 수 있다.

컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능은 의도한 분자 설계를 제안합니다. 원하는 분자 개발의 정확성을 테스트하기 위해 로봇 공학 및 기계 학습을 통해 균주가 생성됩니다.

생명공학 분야에서 인공지능을 적용하는 시작일 뿐이지만 이미 다양한 분야에서 많은 개선이 이루어지고 있습니다. 또한, 생명공학 분야에서 AI 소프트웨어의 지속적인 개발은 경쟁 우위를 확보하기 위해 여러 프로세스, 운영 및 전술에 걸쳐 AI 소프트웨어를 사용할 수 있음을 보여줍니다.

혁신을 주도할 뿐만 아니라 실제 실험 수행 없이 실험실에서 보다 정확한 테스트와 결과 예측을 가능하게 하여 비용을 절감할 수 있는 귀중한 도구입니다. 의료 및 농업 분야에서 미래의 인간 필수품을 찾고, 잠재적인 손실을 예측하고 기업을 예측하는 것 외에도 자원을 보다 효율적인 생산 및 공급에 투입해야 합니다.

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