生物技術(shù)位于生物學(xué)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。另外，它還包括實驗室研發(fā)，通過生物信息學(xué)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)(whitebiotechnology)與使用生物質(zhì)制造需要化學(xué)過程的產(chǎn)品關(guān)于，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(xué)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。

AI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(xué)文獻和臨床數(shù)據(jù)試驗收到的數(shù)據(jù)進行交互。人工智能機器學(xué)習(xí)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)。故此，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 人工智能技術(shù)會影響工作流程并成了生產(chǎn)力的關(guān)鍵。

所有這些結(jié)果都成了更具成本效益的解決方案。在過去三年中，借助 人工智能 獲得的估計收入增長了 1.2萬億美元。

在生物技術(shù)中使用AI的優(yōu)勢

AI在各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，但最重要的是AI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(xué)領(lǐng)域都是有益的。

管理和分析數(shù)據(jù)

科學(xué)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(xué)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，就會招致高昂的成本和能源損失。另外，很多研究并沒有產(chǎn)生實際的解決方案，原因是它們無法被翻譯成人類語言。AI程序有助于數(shù)據(jù)維護和分析的自動化。AI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(xué)成分、藥理學(xué)研究和其他關(guān)鍵信息學(xué)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(xué)部門都非常重要。然則，AI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。

推動醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新

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(xué)品、食品級化學(xué)品和其他與生物化學(xué)相關(guān)的原材料方面的創(chuàng)新需求。

生物技術(shù)中的AI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)新非常重要。

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(xué)品組合，而無需手動實驗室測試。另外，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 人工智能開發(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)折疊怎樣幫助理解其功能，以便科學(xué)家能夠弄清楚很多生物過程，比如人體怎樣工作或創(chuàng)造新的治療方法和藥物。

此類平臺為世界各地的科學(xué)家提供了訪問關(guān)于發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。

AI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 人工智能 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(xué)家使用。

機器學(xué)習(xí)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。

人工智能是一個很好的工具，可以通過基于證據(jù)的藥物和臨床決策支持系統(tǒng)來增強電子健康記錄。

AI還經(jīng)常用于基因操作、放射學(xué)、定制醫(yī)學(xué)、藥物管理等領(lǐng)域。比如，根據(jù)現(xiàn)下的研究，與標(biāo)準的乳腺放射科醫(yī)生相比，AI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AI應(yīng)用是通過AI驅(qū)動的軟件通過 X 射線、MRI 和 CT 掃描更準確地檢測疾病。

減少研究時間

由于全球化，新疾病在各國迅速傳播。我們用新冠疫情見證了它;故此，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。

AI和機器學(xué)習(xí)維持檢測適當(dāng)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AI將運營績效時間從 5-10年減少到 2-3 年。

提高收獲產(chǎn)量

生物技術(shù)對于基因工程植物以產(chǎn)生更豐富的收成非常重要。基于AI的技術(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)(AI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(xué)品的可及性等數(shù)據(jù)，AI有助于規(guī)劃未來的物質(zhì)循環(huán)模式。

工業(yè)生物技術(shù)中的AI

物聯(lián)網(wǎng)和AI廣泛用于生產(chǎn)車輛、燃料、纖維和化學(xué)品。AI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AI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(xué)習(xí)生產(chǎn)菌株，以測試開發(fā)所需分子的準確性。

總結(jié)

雖說這只是在生物技術(shù)中使用AI的開始，但已經(jīng)可以為各個領(lǐng)域提供很多改進。另外，AI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)。