生物技術通過現(xiàn)代技術，利用生物過程、有機體、細胞、分子和系統(tǒng)來創(chuàng)造有益于人類和地球的新產(chǎn)品。通過生物信息學進行實驗室研發(fā)，通過生化工程對生物質(zhì)進行探索和提取，開發(fā)高價值產(chǎn)品。生物技術默默在各個領域中運作，如農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、動物、工業(yè)和其他領域。

白色生物技術是指利用生物通過化學過程制造產(chǎn)品的技術，主要用于工業(yè)領域，它可以通過生產(chǎn)生物燃料來解決能源危機，比如用于車輛或供暖。

在生物技術領域工作的每個企業(yè)組織都在數(shù)據(jù)庫中保存著大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)還必須經(jīng)過過濾和分析才能有效和適用。諸如藥物制造、化學分析、酶研究和其他生物過程等操作，應該由計算機化工具來支持，以實現(xiàn)高性能和準確性，并有助于減少人工錯誤。

人工智能(AI)是幫助生物技術管理生物過程、藥品生產(chǎn)、供應鏈和數(shù)據(jù)處理的最有幫助的技術之一。

它與通過科學文獻和臨床數(shù)據(jù)試驗獲得的數(shù)據(jù)相互作用。人工智能還可以管理難以比較的臨床試驗數(shù)據(jù)集，并實現(xiàn)虛擬篩選和分析大量數(shù)據(jù)。因此，它降低了臨床試驗成本，并導致發(fā)現(xiàn)和洞察任何領域的生物技術運作。

更可預測的數(shù)據(jù)使建立工作流程和操作更容易，提高了性能的速度和程序的準確性，并使決策更有效。79%的人認為人工智能技術會影響工作流程，對生產(chǎn)力至關重要。

所有這些結(jié)果都成為更具成本效益的解決方案。在過去三年里，人工智能幫助下獲得的收入估計增長了1.2萬億美元。

在生物技術中使用人工智能的優(yōu)勢

人工智能應用于各個領域，雖然這種技術的能力，如數(shù)據(jù)分類和作出預測分析有益于任何科學領域，但在醫(yī)療保健方面的應用尤為突出。

管理和分析數(shù)據(jù)

科學數(shù)據(jù)在不斷擴大，必須以一種有意義的方式排列。這個過程是復雜和耗時的：科學家必須經(jīng)歷重復和繁重的任務，必須以極大的注意力來執(zhí)行。

他們使用的數(shù)據(jù)是研究過程的重要組成部分，一旦失敗，就會導致高昂的成本和能量損失。此外，許多種類的研究并沒有產(chǎn)生實際的解決方案，因為它們無法翻譯成人類語言。人工智能程序有助于數(shù)據(jù)維護和分析的自動化。由人工智能驅(qū)動的開源平臺有助于減少實驗室工作人員必須執(zhí)行的重復性、手動和耗時的任務，使他們能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新驅(qū)動的操作。

基因修飾、化學成分、藥理研究和其他關鍵信息學任務被徹底檢查，以更短時間獲得更可靠的結(jié)果。有效的數(shù)據(jù)維護對每一個科學部門都至關重要。然而，人工智能最顯著的優(yōu)勢是它能夠?qū)?shù)據(jù)組織和系統(tǒng)化，并形成可預測的結(jié)果。

推動醫(yī)療領域的創(chuàng)新

在過去的十年中，我們面臨著在制藥、工業(yè)化學品、食品級化學品和其他與生物化學有關的原材料的制造和應用方面進行創(chuàng)新的迫切需求。

生物技術中的人工智能對于促進藥物或化合物整個生命周期以及實驗室中的創(chuàng)新至關重要。

它通過計算不同化合物的排列和組合來幫助尋找正確的化學物質(zhì)組合，而無需人工實驗室測試。此外，云計算使生物技術中使用的原材料的分布更加高效。

2021年，研究實驗室DeepMind利用人工智能開發(fā)了最全面的人類蛋白質(zhì)地圖（延展閱讀：??人工智能繪制“革命性”人類蛋白質(zhì)地圖??）。蛋白質(zhì)在人類有機體中完成各種任務——從建立機體組織到戰(zhàn)勝疾病。它們的分子結(jié)構(gòu)決定了它們的用途，可以有數(shù)千次重復——知道蛋白質(zhì)如何折疊有助于理解其功能，這樣科學家就可以弄清楚無數(shù)的生物過程，比如人體是如何工作的，或者創(chuàng)造新的治療方法和藥物。

這些平臺為世界各地的科學家提供了獲取有關發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)的途徑。

人工智能工具幫助解碼數(shù)據(jù)，以揭示不同地區(qū)特定疾病的機制，并幫助建立符合其地理位置的分析模型。在使用人工智能之前，需要進行耗時且昂貴的實驗來確定蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)在，通過蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫，科學家們可以免費獲得由該程序制作的約18萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

機器學習幫助診斷更準確，使用實際發(fā)現(xiàn)來增強診斷測試。執(zhí)行的測試越多，生成的結(jié)果就越精確。

人工智能是一個很好的工具，可以通過循證藥物和臨床決策支持系統(tǒng)來增強電子健康記錄。

人工智能在基因操作、放射學、定制醫(yī)療、藥物管理等領域也有廣泛應用。例如，根據(jù)目前的研究，與標準的乳腺放射科醫(yī)生相比，人工智能提高了乳腺癌篩查的準確性和效率。此外，另一項研究聲稱，通過神經(jīng)網(wǎng)絡可以比訓練有素的放射科醫(yī)生更快地發(fā)現(xiàn)肺癌。人工智能的另一個應用是通過人工智能驅(qū)動的軟件，通過X射線、核磁共振成像(MRI)、CT掃描，更準確地發(fā)現(xiàn)疾病。

減少研究時間

由于全球化新疾病在各國迅速傳播。例如COVID-2019，生物技術必須加快生產(chǎn)必要的藥物和疫苗來對抗這些疾病。

人工智能和機器學習維持著檢測適當化合物的過程，協(xié)助它們在實驗室合成，幫助分析數(shù)據(jù)的有效性，并向市場供應它們。人工智能在生物技術領域的應用，將操作性能的時間從5-10年縮短到2-3年。

提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量

生物技術是基因工程作物獲得更大豐收的關鍵。基于人工智能的技術在研究作物特性、比較品質(zhì)和預測實際產(chǎn)量方面的作用越來越大。農(nóng)業(yè)生物技術還利用機器人(人工智能的一個分支)來完成制造、收集和其他關鍵任務。

人工智能通過結(jié)合天氣預報、農(nóng)業(yè)特征、種子、堆肥和化學品的可及性等數(shù)據(jù)，幫助規(guī)劃材料流通的未來模式。

工業(yè)生物技術中的人工智能

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能被廣泛應用于生產(chǎn)車輛、燃料、纖維和化學品。人工智能對物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)進行分析，通過預測結(jié)果，將其轉(zhuǎn)化為有價值的數(shù)據(jù)，用于改善生產(chǎn)過程和產(chǎn)品質(zhì)量。

計算機模擬和人工智能提出了預期的分子設計。通過機器人技術和機器學習來產(chǎn)生菌株，以測試開發(fā)所需分子的準確性。

雖然現(xiàn)在只是人工智能在生物技術領域應用的開始，但許多改進已經(jīng)可以提供給各個領域。此外，人工智能軟件在生物技術領域的不斷發(fā)展表明，它可以用于多個流程、操作和戰(zhàn)術，以獲得競爭優(yōu)勢。

它不僅可以推動創(chuàng)新，而且是一個有價值的工具，可以在實驗室中進行更準確的測試和預測結(jié)果，而不需要實驗的實際性能，從而降低成本。除了尋找未來人類在醫(yī)療保健和農(nóng)業(yè)方面的必需品，預測潛在的損失，并為公司做出預測，他們應該將資源用于更有效的生產(chǎn)和供應。