İlaç Keşfi: AI, ilaç keşfi alanında yaygın olarak kullanılmaktadır.Büyük miktarda bileşik yapı ve aktivite verisini analiz ederek, moleküllerin farmakolojik özelliklerini ve toksisitesini tahmin ederek ilaç tarama ve optimizasyon sürecini hızlandırabilir.Örneğin yapay zeka, geniş literatürden ve deneysel verilerden yeni ilaç hedefleri çıkarmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir ve ilaç araştırmacıları için yeni terapötik yönler sağlayabilir.
Ürün Optimizasyonu: AI, mikrobiyal metabolik mühendislik ve ürün optimizasyonuna uygulanabilir.AI, genomik verileri ve metabolik yolları analiz ederek, mikroorganizmaların metabolik ağını optimize etmek ve ürün birikimini artırmak için potansiyel yolları ve anahtar enzimleri belirleyebilir.Ek olarak yapay zeka, fermantasyon süreçlerinde çalışma parametrelerini optimize etmek, ürün kalitesini ve verimini artırmak için tahmine dayalı modelleme ve optimizasyon araçlarını kullanabilir.
Atık Arıtma: AI, atık arıtma ve kaynak geri kazanımına uygulanabilir.AI, atığın bileşimini ve özelliklerini analiz ederek, atık işleme maliyetlerini azaltmak ve çevresel etkiyi en aza indirmek için en iyi arıtma yöntemlerinin ve parametrelerinin belirlenmesine yardımcı olabilir.Örneğin, biyoenerji alanındaki AI uygulamaları, selüloz bozunma süreçlerini optimize etmeye ve biyoenerji verimlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Genomik Araştırması: AI, daha hızlı ve daha doğru genom analizi ve açıklama sağlayarak genomik araştırmalara yardımcı olabilir.AI, büyük ölçekli genomik dizi verilerini analiz ederek, gen işlevi araştırmasını ve genetik mühendisliğini destekleyen yeni gen parçalarını, fonksiyonel öğeleri ve bunların etkileşimlerini keşfedebilir.
Deneysel Planlama ve Optimizasyon: AI, deneysel verilerin ve simülasyon algoritmalarının analizi yoluyla deneysel parametrelerin optimum kombinasyonunu tahmin edebilir, böylece deneysel verimliliği ve güvenilirliği artırabilir.Ayrıca yapay zeka, gereksiz deneme yanılma ve kaynak israfını azaltarak deneysel tasarım ve optimizasyona yardımcı olabilir.
Bu pratik örnekler, biyoproses geliştirmedeki AI uygulamalarının yalnızca küçük bir bölümünü temsil eder.AI teknolojisi ilerlemeye devam ettikçe, biyoproseslerin geliştirilmesini ve uygulanmasını yönlendiren daha yenilikçi vakalar görmeyi bekliyoruz.
Gönderim zamanı: 10 Temmuz 2023