Зі стрімким розвитком технології штучного інтелекту (ШІ) галузі досліджують, як застосувати цей передовий інструмент у своїх сферах.Для біотехнології, харчової промисловості та фармацевтики оптимізація живильного середовища є першорядною.Технологія штучного інтелекту надає цьому процесу безпрецедентні можливості та можливості.У цій статті розповідається про те, як ШІ сприяє оптимізації культурального середовища.
Високопродуктивний аналіз даних:
Оптимізація культурального середовища включає величезну кількість експериментальних даних.Традиційні методи аналізу часто забирають багато часу та є неефективними.Алгоритми штучного інтелекту, особливо моделі глибокого навчання, можуть швидко обробляти та аналізувати ці набори даних, отримуючи цінну інформацію та швидко визначаючи найкращий склад культурального середовища.
Створення прогнозної моделі:
Використовуючи методи машинного навчання, прогнозні моделі можна будувати на основі історичних даних.Це означає, що перед проведенням експериментів дослідники можуть використати ці моделі, щоб передбачити, які формули культурального середовища найімовірніше будуть успішними, зменшуючи зайві експерименти та підвищуючи ефективність досліджень і розробок.
Аналіз метаболічного шляху:
ШІ може допомогти дослідникам в аналізі метаболічних шляхів мікробів, ідентифікації критичних метаболічних вузлів.Шляхом оптимізації цих вузлів швидкість і загальний вихід продукту можуть бути підвищені.
Оптимізований експериментальний дизайн:
ШІ може допомогти дослідникам у розробці більш ефективних експериментальних проектів.Наприклад, за допомогою планування експериментів (DOE) та інших статистичних методів можна отримати максимум інформації за допомогою найменшої кількості експериментальних ітерацій.
Автоматизований моніторинг і коригування:
Поєднання штучного інтелекту з сенсорною технологією дозволяє автоматизувати моніторинг і налаштування під час процесу культивування.Якщо модель штучного інтелекту виявляє неоптимальний ріст мікробів або зниження швидкості утворення продукту, вона може автономно регулювати умови культивування, забезпечуючи оптимальний процес виробництва.
Побудова графу знань:
ШІ можна використовувати для побудови графів знань, інтегруючи та аналізуючи величезну кількість літератури, щоб запропонувати дослідникам глибоке розуміння оптимізації культурального середовища.
Симуляція та емуляція:
ШІ може моделювати сценарії росту мікробів у різних умовах культивування, допомагаючи дослідникам прогнозувати результати експериментів і зберігаючи дорогоцінні експериментальні ресурси.
Міждисциплінарна інтеграція:
За допомогою штучного інтелекту можна об’єднати знання з біології, хімії, фізики та інших дисциплін, дозволяючи досліджувати проблеми оптимізації культурального середовища з різних точок зору.
Підсумовуючи, ШІ надає безпрецедентні можливості для оптимізації культурального середовища.Це не тільки підвищує ефективність досліджень і розробок, але й забезпечує глибший, всебічний аналіз і розуміння.Заглядаючи вперед, у міру того, як штучний інтелект продовжує розвиватися, є підстави вважати, що оптимізація культурального середовища ставатиме все більш простою, ефективною та точною.
Час публікації: 8 серпня 2023 р