生物技術(shù)通過現(xiàn)代技術(shù)，利用生物過程、有機(jī)體、細(xì)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(xué)進(jìn)行實驗室研發(fā)，通過生化工程對生物質(zhì)進(jìn)行探索和提取，開發(fā)高價值產(chǎn)品。生物技術(shù)默默在各個領(lǐng)域中運(yùn)作，如農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、動物、工業(yè)和其他領(lǐng)域。

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

在生物技術(shù)領(lǐng)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(xué)分析、酶研究和其他生物過程等操作，應(yīng)該由計算機(jī)化工具來支持，以實現(xiàn)高性能和準(zhǔn)確性，并有助于減少人工錯誤。

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

它與通過科學(xué)文獻(xiàn)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(dǎo)致發(fā)現(xiàn)和洞察任何領(lǐng)域的生物技術(shù)運(yùn)作。

更可預(yù)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(zhǔn)確性，并使決策更有效。79%的人認(rèn)為人工智能技術(shù)會影響工作流程，對生產(chǎn)力至關(guān)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(shù)中使用人工智能的優(yōu)勢

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

管理和分析數(shù)據(jù)

科學(xué)數(shù)據(jù)在不斷擴(kuò)大，必須以一種有意義的方式排列。這個過程是復(fù)雜和耗時的：科學(xué)家必須經(jīng)歷重復(fù)和繁重的任務(wù)，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(dǎo)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(hù)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(fù)性、手動和耗時的任務(wù)，使他們能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新驅(qū)動的操作。

基因修飾、化學(xué)成分、藥理研究和其他關(guān)鍵信息學(xué)任務(wù)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(hù)對每一個科學(xué)部門都至關(guān)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(yù)測的結(jié)果。

推動醫(yī)療領(lǐng)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(xué)品、食品級化學(xué)品和其他與生物化學(xué)有關(guān)的原材料的制造和應(yīng)用方面進(jìn)行創(chuàng)新的迫切需求。

生物技術(shù)中的人工智能對于促進(jìn)藥物或化合物整個生命周期以及實驗室中的創(chuàng)新至關(guān)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(xué)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(shù)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(jī)體中完成各種任務(wù)——從建立機(jī)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(fù)——知道蛋白質(zhì)如何折疊有助于理解其功能，這樣科學(xué)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(xué)家提供了獲取有關(guān)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(jī)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(jìn)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(xué)家們可以免費(fèi)獲得由該程序制作的約18萬種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

機(jī)器學(xué)習(xí)幫助診斷更準(zhǔn)確，使用實際發(fā)現(xiàn)來增強(qiáng)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(qiáng)電子健康記錄。

人工智能在基因操作、放射學(xué)、定制醫(yī)療、藥物管理等領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。例如，根據(jù)目前的研究，與標(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)確性和效率。此外，另一項研究聲稱，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以比訓(xùn)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(yīng)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(zhǔn)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(shù)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(jī)器學(xué)習(xí)維持著檢測適當(dāng)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(yīng)它們。人工智能在生物技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)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(shù)是基因工程作物獲得更大豐收的關(guān)鍵?；谌斯ぶ悄艿募夹g(shù)在研究作物特性、比較品質(zhì)和預(yù)測實際產(chǎn)量方面的作用越來越大。農(nóng)業(yè)生物技術(shù)還利用機(jī)器人(人工智能的一個分支)來完成制造、收集和其他關(guān)鍵任務(wù)。

人工智能通過結(jié)合天氣預(yù)報、農(nóng)業(yè)特征、種子、堆肥和化學(xué)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(shù)中的人工智能

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)車輛、燃料、纖維和化學(xué)品。人工智能對物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過預(yù)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(jī)模擬和人工智能提出了預(yù)期的分子設(shè)計。通過機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來產(chǎn)生菌株，以測試開發(fā)所需分子的準(zhǔn)確性。

雖然現(xiàn)在只是人工智能在生物技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用的開始，但許多改進(jìn)已經(jīng)可以提供給各個領(lǐng)域。此外，人工智能軟件在生物技術(shù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展表明，它可以用于多個流程、操作和戰(zhàn)術(shù)，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(jìn)行更準(zhǔn)確的測試和預(yù)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(yù)測潛在的損失，并為公司做出預(yù)測，他們應(yīng)該將資源用于更有效的生產(chǎn)和供應(yīng)。