Dərman kəşfi: Süni intellekt dərman kəşfi sahəsində geniş istifadə olunur.Böyük miqdarda mürəkkəb struktur və fəaliyyət məlumatlarını təhlil edərək, o, molekulların farmakoloji xassələrini və toksikliyini proqnozlaşdıra, dərmanların yoxlanılması və optimallaşdırılması prosesini sürətləndirə bilər.Məsələn, süni intellekt narkotik tədqiqatçıları üçün yeni terapevtik istiqamətlər təmin edərək, geniş ədəbiyyat və eksperimental məlumatlardan yeni dərman hədəflərini əldə etmək üçün maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edə bilər.
Məhsulun Optimizasiyası: Süni intellekt mikrobial maddələr mübadiləsi mühəndisliyinə və məhsulun optimallaşdırılmasına tətbiq edilə bilər.Genomik məlumatları və metabolik yolları təhlil edərək, AI mikroorqanizmlərin metabolik şəbəkəsini optimallaşdırmaq və məhsul yığılmasını artırmaq üçün potensial yolları və əsas fermentləri müəyyən edə bilər.Bundan əlavə, süni intellekt fermentasiya proseslərində əməliyyat parametrlərini optimallaşdırmaq, məhsulun keyfiyyətini və məhsuldarlığını artırmaq üçün proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə və optimallaşdırma vasitələrindən istifadə edə bilər.
Tullantıların təmizlənməsi: AI tullantıların təmizlənməsi və resurs bərpası üçün tətbiq oluna bilər.Tullantıların tərkibini və xüsusiyyətlərini təhlil edərək, AI tullantıların emalı xərclərini azaltmaq və ətraf mühitə təsirləri minimuma endirmək üçün ən yaxşı müalicə üsullarını və parametrlərini müəyyən etməyə kömək edə bilər.Məsələn, bioenerji sahəsində süni intellekt tətbiqləri sellülozun deqradasiyası proseslərini optimallaşdırmağa və bioenerji məhsuldarlığını yaxşılaşdırmağa kömək edə bilər.
Genomik Tədqiqat: Süni intellekt daha sürətli və daha dəqiq genom analizi və annotasiya təmin edərək genomik tədqiqatlara kömək edə bilər.Genişmiqyaslı genomik ardıcıllıq məlumatlarını təhlil edərək, süni intellekt yeni gen fraqmentlərini, funksional elementləri və onların qarşılıqlı təsirlərini kəşf edə bilər, gen funksiyası tədqiqatını və genetik mühəndisliyi dəstəkləyir.
Eksperimental Planlaşdırma və Optimallaşdırma: Süni intellekt eksperimental məlumatların və simulyasiya alqoritmlərinin təhlili vasitəsilə eksperimental parametrlərin optimal birləşməsini proqnozlaşdıra bilir və bununla da eksperimental səmərəliliyi və etibarlılığı artırır.Bundan əlavə, AI eksperimental dizayn və optimallaşdırmada kömək edə bilər, lazımsız sınaq və səhvləri və resurs israfını azalda bilər.
Bu praktik nümunələr bioproseslərin inkişafında AI tətbiqlərinin yalnız kiçik bir hissəsini təmsil edir.Süni intellekt texnologiyası irəliləməyə davam etdikcə, biz bioproseslərin inkişafı və tətbiqini idarə edən daha innovativ hallar görəcəyimizi gözləyirik.
Göndərmə vaxtı: 10 iyul 2023-cü il