S hitrim napredkom tehnologije umetne inteligence (AI) industrije raziskujejo, kako uporabiti to vrhunsko orodje na svojih področjih.Za biotehnologijo, živilsko industrijo in farmacevtski sektor je optimizacija gojišča najpomembnejša.Tehnologija umetne inteligence v ta proces prinaša priložnosti in zmogljivosti brez primere.Ta članek obravnava, kako umetna inteligenca omogoča optimizacijo gojišča.
Visoko zmogljiva analiza podatkov:
Optimizacija gojišča vključuje ogromno eksperimentalnih podatkov.Tradicionalne metode analize so pogosto dolgotrajne in neučinkovite.Algoritmi umetne inteligence, zlasti modeli globokega učenja, lahko hitro obdelajo in analizirajo te nabore podatkov, pridobijo dragocene vpoglede in hitro določijo najboljšo formulacijo gojišča kulture.
Vzpostavitev napovednega modela:
Z uporabo tehnik strojnega učenja je mogoče zgraditi napovedne modele na podlagi zgodovinskih podatkov.To pomeni, da lahko raziskovalci pred izvajanjem poskusov uporabijo te modele, da napovejo, katere formule gojišča kulture bodo najverjetneje uspešne, s čimer zmanjšajo odvečne poskuse in povečajo učinkovitost raziskav in razvoja.
Analiza presnovne poti:
Umetna inteligenca lahko pomaga raziskovalcem pri analizi presnovnih poti mikrobov in prepoznavanju kritičnih presnovnih vozlišč.Z optimizacijo teh vozlišč je mogoče povečati stopnjo in skupni izkoristek tvorbe produkta.
Optimizirana eksperimentalna zasnova:
Umetna inteligenca lahko pomaga raziskovalcem pri oblikovanju učinkovitejših eksperimentalnih načrtov.Na primer, z uporabo načrtovanja poskusov (DOE) in drugih statističnih metod je mogoče pridobiti največ informacij z najmanjšim številom eksperimentalnih ponovitev.
Samodejno spremljanje in prilagoditve:
Kombinacija AI s senzorsko tehnologijo omogoča avtomatizacijo spremljanja in prilagajanja med procesom gojenja.Če model umetne inteligence zazna neoptimalno rast mikrobov ali upad stopnje nastajanja produkta, lahko avtonomno prilagodi pogoje gojenja in tako zagotovi, da proizvodni proces ostane optimalen.
Konstrukcija grafikona znanja:
Umetno inteligenco je mogoče uporabiti za izdelavo grafov znanja, integracijo in pridobivanje ogromnih količin literature, ki raziskovalcem ponuja globoke vpoglede v optimizacijo kulturnih medijev.
Simulacija in emulacija:
Umetna inteligenca lahko simulira scenarije rasti mikrobov v različnih pogojih gojenja, kar pomaga raziskovalcem pri napovedovanju eksperimentalnih rezultatov in ohranjanju dragocenih eksperimentalnih virov.
Interdisciplinarno povezovanje:
Z umetno inteligenco je mogoče združiti znanje iz biologije, kemije, fizike in drugih disciplin, kar omogoča raziskovanje težav z optimizacijo gojišča z več vidikov.
Za zaključek, umetna inteligenca uvaja možnosti brez primere za optimizacijo gojišča.Ne samo, da povečuje učinkovitost raziskav in razvoja, ampak zagotavlja tudi globljo, celovitejšo analizo in vpoglede.Če pogledamo naprej, ko se umetna inteligenca še naprej razvija, obstaja razlog za domnevo, da bo optimizacija gojišča postala vse bolj enostavna, učinkovita in natančna.
Čas objave: 8. avgusta 2023