Pagtuklas ng Droga: Ang AI ay malawakang ginagamit sa larangan ng pagtuklas ng droga.Sa pamamagitan ng pagsusuri ng malaking halaga ng compound structure at data ng aktibidad, mahuhulaan nito ang mga katangian ng pharmacological at toxicity ng mga molecule, na nagpapabilis sa proseso ng pag-screen at pag-optimize ng gamot.Halimbawa, maaaring gumamit ang AI ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine para magmina ng mga bagong target ng gamot mula sa malawak na literatura at data ng pang-eksperimento, na nagbibigay ng mga bagong therapeutic na direksyon para sa mga mananaliksik ng droga.
Pag-optimize ng Produkto: Maaaring ilapat ang AI sa microbial metabolic engineering at pag-optimize ng produkto.Sa pamamagitan ng pagsusuri sa genomic data at metabolic pathway, matutukoy ng AI ang mga potensyal na pathway at pangunahing enzymes para ma-optimize ang metabolic network ng mga microorganism at mapahusay ang akumulasyon ng produkto.Bukod pa rito, maaaring gumamit ang AI ng predictive modeling at mga tool sa pag-optimize para i-optimize ang mga operating parameter sa mga proseso ng fermentation, pagpapabuti ng kalidad at ani ng produkto.
Waste Treatment: Maaaring ilapat ang AI sa waste treatment at resource recovery.Sa pamamagitan ng pagsusuri sa komposisyon at mga katangian ng basura, maaaring tumulong ang AI sa pagtukoy ng mga pinakamahusay na paraan ng paggamot at mga parameter upang mabawasan ang mga gastos sa paggamot sa basura at mabawasan ang epekto sa kapaligiran.Halimbawa, ang mga aplikasyon ng AI sa larangan ng bioenergy ay maaaring makatulong sa pag-optimize ng mga proseso ng pagkasira ng selulusa at pagbutihin ang mga ani ng bioenergy.
Genomics Research: Maaaring tumulong ang AI sa genomics research, na nagbibigay ng mas mabilis at mas tumpak na pagsusuri at anotasyon ng genome.Sa pamamagitan ng pagsusuri sa malakihang data ng genomic sequence, makakatuklas ang AI ng mga bagong fragment ng gene, functional na elemento, at mga pakikipag-ugnayan ng mga ito, na sumusuporta sa pananaliksik sa pag-andar ng gene at genetic engineering.
Pang-eksperimentong Pagpaplano at Pag-optimize: Maaaring hulaan ng AI ang pinakamainam na kumbinasyon ng mga pang-eksperimentong parameter sa pamamagitan ng pagsusuri ng pang-eksperimentong data at mga algorithm ng simulation, sa gayon ay nagpapabuti sa kahusayan at pagiging maaasahan ng eksperimentong.Higit pa rito, maaaring tumulong ang AI sa pang-eksperimentong disenyo at pag-optimize, na binabawasan ang hindi kinakailangang pagsubok at error at pag-aaksaya ng mapagkukunan.
Ang mga praktikal na halimbawang ito ay kumakatawan lamang sa isang maliit na bahagi ng mga aplikasyon ng AI sa pagbuo ng bioprocess.Habang patuloy na sumusulong ang teknolohiya ng AI, inaasahan naming makakita ng higit pang mga makabagong kaso na nagtutulak sa pagbuo at aplikasyon ng mga bioprocess.
Oras ng post: Hul-10-2023