Դեղերի հայտնաբերում. AI-ն լայնորեն կիրառվում է դեղերի հայտնաբերման ոլորտում:Վերլուծելով միացությունների կառուցվածքի և ակտիվության մեծ քանակությամբ տվյալներ՝ այն կարող է կանխատեսել մոլեկուլների դեղաբանական հատկությունները և թունավորությունը՝ արագացնելով դեղերի զննման և օպտիմալացման գործընթացը:Օրինակ, AI-ն կարող է օգտագործել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ՝ հսկայական գրականությունից և փորձարարական տվյալներից նոր դեղերի թիրախներ հանելու համար՝ ապահովելով նոր թերապևտիկ ուղղություններ դեղերի հետազոտողների համար:
Արտադրանքի օպտիմիզացում. AI-ն կարող է կիրառվել մանրէաբանական նյութափոխանակության ճարտարագիտության և արտադրանքի օպտիմալացման համար:Վերլուծելով գենոմային տվյալները և նյութափոխանակության ուղիները՝ AI-ն կարող է բացահայտել պոտենցիալ ուղիներն ու հիմնական ֆերմենտները՝ միկրոօրգանիզմների նյութափոխանակության ցանցը օպտիմալացնելու և արտադրանքի կուտակումն ուժեղացնելու համար:Բացի այդ, AI-ն կարող է օգտագործել կանխատեսող մոդելավորման և օպտիմալացման գործիքներ՝ ֆերմենտացման գործընթացներում գործառնական պարամետրերը օպտիմալացնելու՝ արտադրանքի որակը և բերքատվությունը բարելավելու համար:
Թափոնների բուժում. AI-ն կարող է կիրառվել թափոնների բուժման և ռեսուրսների վերականգնման համար:Վերլուծելով թափոնների բաղադրությունը և բնութագրերը՝ AI-ն կարող է օգնել որոշել մաքրման լավագույն մեթոդներն ու պարամետրերը՝ նվազեցնելու թափոնների մաքրման ծախսերը և նվազագույնի հասցնել շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը:Օրինակ, բիոէներգիայի ոլորտում արհեստական ինտելեկտի կիրառումը կարող է օգնել օպտիմիզացնել ցելյուլոզայի քայքայման գործընթացները և բարելավել կենսաէներգիայի եկամտաբերությունը:
Genomics Research. AI-ն կարող է օգնել գենոմիկայի հետազոտություններին՝ ապահովելով գենոմի ավելի արագ և ճշգրիտ վերլուծություն և ծանոթագրություն:Վերլուծելով լայնածավալ գենոմային հաջորդականության տվյալները՝ AI-ն կարող է հայտնաբերել նոր գենային բեկորներ, ֆունկցիոնալ տարրեր և դրանց փոխազդեցությունները՝ աջակցելով գենային ֆունկցիայի հետազոտությանը և գենետիկական ճարտարագիտությանը:
Փորձարարական պլանավորում և օպտիմիզացում. AI-ն կարող է կանխատեսել փորձարարական պարամետրերի օպտիմալ համադրությունը փորձարարական տվյալների և մոդելավորման ալգորիթմների վերլուծության միջոցով՝ դրանով իսկ բարելավելով փորձարարական արդյունավետությունն ու հուսալիությունը:Ավելին, AI-ն կարող է օգնել փորձարարական նախագծման և օպտիմալացման գործում՝ նվազեցնելով անհարկի փորձարկումներն ու սխալները և ռեսուրսների վատնումը:
Այս գործնական օրինակները ներկայացնում են AI-ի կիրառությունների միայն մի փոքր մասը կենսագործընթացների մշակման մեջ:Քանի որ AI տեխնոլոգիան շարունակում է զարգանալ, մենք ակնկալում ենք տեսնել ավելի նորարարական դեպքեր, որոնք խթանում են կենսագործընթացների զարգացումը և կիրառումը:
Հրապարակման ժամանակը՝ հուլիս-10-2023