nijbaner 2

nijs

AI hat in breed oanbod fan praktyske foarbylden yn ûntwikkeling fan bioproses

Drug Discovery: AI wurdt in soad brûkt op it mêd fan drug discovery.Troch it analysearjen fan in grutte hoemannichte gearstalde struktuer en aktiviteitsgegevens, kin it de farmakologyske eigenskippen en toxiciteit fan molekulen foarsizze, it fersnellen fan it proses fan drugsscreening en optimisaasje.Bygelyks, AI kin algoritmen foar masine-learen brûke om nije medisyndoelen te minen út grutte literatuer en eksperimintele gegevens, en jouwe nije therapeutyske oanwizings foar drugsûndersikers.
 
Produktoptimalisaasje: AI kin wurde tapast op mikrobiële metabolike technyk en produktoptimalisaasje.Troch analysearjen fan genomyske gegevens en metabolike paden, kin AI potensjele paden en wichtige enzymen identifisearje om it metabolike netwurk fan mikroorganismen te optimalisearjen en produktakkumulaasje te ferbetterjen.Derneist kin AI foarsizzend modellerings- en optimalisearjende ark brûke om bedriuwsparameters te optimalisearjen yn fermentaasjeprosessen, produktkwaliteit en opbringst te ferbetterjen.
 
Offalbehanneling: AI kin wurde tapast op ôffalbehanneling en herstel fan boarnen.Troch de gearstalling en skaaimerken fan ôffal te analysearjen, kin AI helpe by it bepalen fan de bêste behannelingmetoaden en parameters om ôffalferwurkingskosten te ferminderjen en miljeu-ynfloed te minimalisearjen.Bygelyks, AI-applikaasjes op it bio-enerzjyfjild kinne helpe om cellulose-degradaasjeprosessen te optimalisearjen en de opbringsten fan bio-enerzjy te ferbetterjen.
 
Genomics Research: AI kin helpe by genomics-ûndersyk, it leverjen fan rapper en krekter genoomanalyse en annotaasje.Troch it analysearjen fan grutskalige genomyske sekwinsjegegevens, kin AI nije genfragminten, funksjonele eleminten en har ynteraksjes ûntdekke, it stypjen fan genfunksjeûndersyk en genetyske technyk.
 
Eksperimintele planning en optimalisaasje: AI kin de optimale kombinaasje fan eksperimintele parameters foarsizze troch analyse fan eksperimintele gegevens en simulaasjealgoritmen, en ferbetterje dêrmei eksperimintele effisjinsje en betrouberens.Fierder kin AI helpe by eksperiminteel ûntwerp en optimalisaasje, it ferminderjen fan ûnnedige probearjen en flater en fergriemen fan boarnen.
 
Dizze praktyske foarbylden fertsjinwurdigje mar in lytse fraksje fan AI-applikaasjes yn bioprosesûntwikkeling.As AI-technology trochgiet foarút, ferwachtsje wy mear ynnovative gefallen te sjen dy't de ûntwikkeling en tapassing fan bioprosessen driuwen.


Post tiid: Jul-10-2023