Дәрі-дәрмектің табылуы: АИ есірткіні табу саласында кеңінен қолданылады.Құрамдас құрылым мен белсенділік деректерінің үлкен көлемін талдай отырып, ол фармакологиялық қасиеттерді және молекулалардың уыттылығын болжауға, дәрілік заттарды скринингтік және оңтайландыру процесін жеделдетуге мүмкіндік береді.Мысалы, AI есірткі зерттеушілеріне жаңа терапевтік бағыттарды қамтамасыз ете отырып, үлкен әдебиеттер мен эксперименттік деректерден жаңа дәрілік мақсаттарды өндіру үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалана алады.
Өнімді оңтайландыру: AI микробтық метаболикалық инженерияға және өнімді оңтайландыруға қолданылуы мүмкін.Геномдық деректерді және метаболикалық жолдарды талдау арқылы AI микроорганизмдердің метаболикалық желісін оңтайландыру және өнімнің жинақталуын жақсарту үшін әлеуетті жолдар мен негізгі ферменттерді анықтай алады.Бұған қоса, AI ферменттеу процестеріндегі жұмыс параметрлерін оңтайландыру, өнім сапасы мен кірістілігін арттыру үшін болжамды модельдеу және оңтайландыру құралдарын пайдалана алады.
Қалдықтарды өңдеу: AI қалдықтарды өңдеу және ресурстарды қалпына келтіру үшін қолданылуы мүмкін.Қалдықтардың құрамы мен сипаттамаларын талдау арқылы АИ қалдықтарды өңдеу шығындарын азайту және қоршаған ортаға тигізетін әсерін барынша азайту үшін өңдеудің ең жақсы әдістері мен параметрлерін анықтауға көмектесе алады.Мысалы, биоэнергия саласындағы AI қолданбалары целлюлозаның ыдырау процестерін оңтайландыруға және биоэнергия шығымдылығын жақсартуға көмектеседі.
Геномикалық зерттеулер: AI геномдық зерттеулерге көмектесе алады, геномды тезірек және дәлірек талдау және аннотацияны қамтамасыз етеді.Кең ауқымды геномдық реттілік деректерін талдау арқылы AI жаңа ген фрагменттерін, функционалдық элементтерді және олардың өзара әрекеттесуін аша алады, гендік функцияны зерттеу мен гендік инженерияны қолдайды.
Эксперименттік жоспарлау және оңтайландыру: AI эксперименттік деректерді және модельдеу алгоритмдерін талдау арқылы эксперименттік параметрлердің оңтайлы комбинациясын болжай алады, осылайша эксперименттік тиімділік пен сенімділікті арттырады.Сонымен қатар, AI тәжірибелік дизайн мен оңтайландыруға көмектесе алады, қажетсіз сынақтар мен қателерді және ресурстарды ысырапты азайтады.
Бұл практикалық мысалдар биопроцессті дамытудағы AI қолданбаларының аз ғана бөлігін ғана білдіреді.AI технологиясы ілгерілеуді жалғастыра отырып, біз биопроцесстерді әзірлеу мен қолдануды басқаратын инновациялық жағдайларды көреміз деп күтеміз.
Жіберу уақыты: 10 шілде 2023 ж