Giyohvand moddalarni aniqlash: AI dori vositalarini topish sohasida keng qo'llaniladi.Ko'p miqdordagi birikma tuzilishi va faollik ma'lumotlarini tahlil qilib, u molekulalarning farmakologik xususiyatlarini va toksikligini oldindan aytib berishi mumkin, dori skriningi va optimallashtirish jarayonini tezlashtiradi.Masalan, sun'iy intellekt katta adabiyotlar va eksperimental ma'lumotlardan yangi dori maqsadlarini qazib olish uchun mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanishi mumkin, bu esa dori tadqiqotchilari uchun yangi terapevtik yo'nalishlarni taqdim etadi.
Mahsulotni optimallashtirish: AI mikrobial metabolik muhandislik va mahsulotni optimallashtirish uchun qo'llanilishi mumkin.Genomik ma'lumotlar va metabolik yo'llarni tahlil qilish orqali AI mikroorganizmlarning metabolik tarmog'ini optimallashtirish va mahsulot to'planishini kuchaytirish uchun potentsial yo'llar va asosiy fermentlarni aniqlay oladi.Bundan tashqari, AI fermentatsiya jarayonlarida ish parametrlarini optimallashtirish, mahsulot sifati va hosildorligini oshirish uchun bashoratli modellashtirish va optimallashtirish vositalaridan foydalanishi mumkin.
Chiqindilarni qayta ishlash: AI chiqindilarni qayta ishlash va resurslarni qayta tiklash uchun qo'llanilishi mumkin.Chiqindilarning tarkibi va xususiyatlarini tahlil qilish orqali AI chiqindilarni qayta ishlash xarajatlarini kamaytirish va atrof-muhitga ta'sirini kamaytirish uchun eng yaxshi tozalash usullari va parametrlarini aniqlashda yordam berishi mumkin.Masalan, bioenergiya sohasidagi AI ilovalari tsellyuloza degradatsiyasi jarayonlarini optimallashtirishga va bioenergiya hosildorligini oshirishga yordam beradi.
Genomik tadqiqotlar: AI genomik tadqiqotlarda yordam berishi mumkin, bu tezroq va aniqroq genom tahlili va izohlarini taqdim etadi.Keng miqyosdagi genomik ketma-ketlik ma'lumotlarini tahlil qilish orqali AI yangi gen bo'laklarini, funktsional elementlarni va ularning o'zaro ta'sirini kashf etishi mumkin, gen funktsiyasini tadqiq qilish va genetik muhandislikni qo'llab-quvvatlaydi.
Eksperimental rejalashtirish va optimallashtirish: AI eksperimental ma'lumotlar va simulyatsiya algoritmlarini tahlil qilish orqali eksperimental parametrlarning optimal kombinatsiyasini bashorat qila oladi va shu bilan eksperimental samaradorlik va ishonchlilikni oshiradi.Bundan tashqari, AI eksperimental dizayn va optimallashtirishda yordam berishi mumkin, keraksiz sinov va xatolar va resurslarni isrof qilishni kamaytiradi.
Ushbu amaliy misollar bioproseslarni ishlab chiqishda AI ilovalarining faqat kichik bir qismini ifodalaydi.AI texnologiyasi rivojlanishda davom etar ekan, biz bioprotsesslarni ishlab chiqish va qo'llashni boshqaradigan ko'proq innovatsion holatlarni ko'rishni kutmoqdamiz.
Yuborilgan vaqt: 2023 yil 10 iyul