为什么人工智能对生物技术至关重要?

生物技术通过现代技术，利用生物过程、有机体、细胞、分子和系统来创造有益于人类和地球的新产品。通过生物信息学进行实验室研发，通过生化工程对生物质进行探索和提取，开发高价值产品。生物技术默默在各个领域中运作，如农业、医疗、动物、工业和其他领域。

白色生物技术是指利用生物通过化学过程制造产品的技术，主要用于工业领域，它可以通过生产生物燃料来解决能源危机，比如用于车辆或供暖。

在生物技术领域工作的每个企业组织都在数据库中保存着大量数据。这些数据还必须经过过滤和分析才能有效和适用。诸如药物制造、化学分析、酶研究和其他生物过程等操作，应该由计算机化工具来支持，以实现高性能和准确性，并有助于减少人工错误。

人工智能(AI)是帮助生物技术管理生物过程、药品生产、供应链和数据处理的最有帮助的技术之一。

它与通过科学文献和临床数据试验获得的数据相互作用。人工智能还可以管理难以比较的临床试验数据集，并实现虚拟筛选和分析大量数据。因此，它降低了临床试验成本，并导致发现和洞察任何领域的生物技术运作。

更可预测的数据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准确性，并使决策更有效。79%的人认为人工智能技术会影响工作流程，对生产力至关重要。

所有这些结果都成为更具成本效益的解决方案。在过去三年里，人工智能帮助下获得的收入估计增长了1.2万亿美元。

在生物技术中使用人工智能的优势

人工智能应用于各个领域，虽然这种技术的能力，如数据分类和作出预测分析有益于任何科学领域，但在医疗保健方面的应用尤为突出。

管理和分析数据

科学数据在不断扩大，必须以一种有意义的方式排列。这个过程是复杂和耗时的：科学家必须经历重复和繁重的任务，必须以极大的注意力来执行。

他们使用的数据是研究过程的重要组成部分，一旦失败，就会导致高昂的成本和能量损失。此外，许多种类的研究并没有产生实际的解决方案，因为它们无法翻译成人类语言。人工智能程序有助于数据维护和分析的自动化。由人工智能驱动的开源平台有助于减少实验室工作人员必须执行的重复性、手动和耗时的任务，使他们能够专注于创新驱动的操作。

基因修饰、化学成分、药理研究和其他关键信息学任务被彻底检查，以更短时间获得更可靠的结果。有效的数据维护对每一个科学部门都至关重要。然而，人工智能最显著的优势是它能够将数据组织和系统化，并形成可预测的结果。

推动医疗领域的创新

在过去的十年中，我们面临着在制药、工业化学品、食品级化学品和其他与生物化学有关的原材料的制造和应用方面进行创新的迫切需求。

生物技术中的人工智能对于促进药物或化合物整个生命周期以及实验室中的创新至关重要。

它通过计算不同化合物的排列和组合来帮助寻找正确的化学物质组合，而无需人工实验室测试。此外，云计算使生物技术中使用的原材料的分布更加高效。

2021年，研究实验室DeepMind利用人工智能开发了最全面的人类蛋白质地图（延展阅读：​​人工智能绘制“革命性”人类蛋白质地图​​）。蛋白质在人类有机体中完成各种任务——从建立机体组织到战胜疾病。它们的分子结构决定了它们的用途，可以有数千次重复——知道蛋白质如何折叠有助于理解其功能，这样科学家就可以弄清楚无数的生物过程，比如人体是如何工作的，或者创造新的治疗方法和药物。

这些平台为世界各地的科学家提供了获取有关发现的数据的途径。

人工智能工具帮助解码数据，以揭示不同地区特定疾病的机制，并帮助建立符合其地理位置的分析模型。在使用人工智能之前，需要进行耗时且昂贵的实验来确定蛋白质的结构。现在，通过蛋白质数据库，科学家们可以免费获得由该程序制作的约18万种蛋白质结构。

机器学习帮助诊断更准确，使用实际发现来增强诊断测试。执行的测试越多，生成的结果就越精确。

人工智能是一个很好的工具，可以通过循证药物和临床决策支持系统来增强电子健康记录。

人工智能在基因操作、放射学、定制医疗、药物管理等领域也有广泛应用。例如，根据目前的研究，与标准的乳腺放射科医生相比，人工智能提高了乳腺癌筛查的准确性和效率。此外，另一项研究声称，通过神经网络可以比训练有素的放射科医生更快地发现肺癌。人工智能的另一个应用是通过人工智能驱动的软件，通过X射线、核磁共振成像(MRI)、CT扫描，更准确地发现疾病。

减少研究时间

由于全球化新疾病在各国迅速传播。例如COVID-2019，生物技术必须加快生产必要的药物和疫苗来对抗这些疾病。

人工智能和机器学习维持着检测适当化合物的过程，协助它们在实验室合成，帮助分析数据的有效性，并向市场供应它们。人工智能在生物技术领域的应用，将操作性能的时间从5-10年缩短到2-3年。

提高农业产量

生物技术是基因工程作物获得更大丰收的关键。基于人工智能的技术在研究作物特性、比较品质和预测实际产量方面的作用越来越大。农业生物技术还利用机器人(人工智能的一个分支)来完成制造、收集和其他关键任务。

人工智能通过结合天气预报、农业特征、种子、堆肥和化学品的可及性等数据，帮助规划材料流通的未来模式。

工业生物技术中的人工智能

物联网和人工智能被广泛应用于生产车辆、燃料、纤维和化学品。人工智能对物联网收集的数据进行分析，通过预测结果，将其转化为有价值的数据，用于改善生产过程和产品质量。

计算机模拟和人工智能提出了预期的分子设计。通过机器人技术和机器学习来产生菌株，以测试开发所需分子的准确性。

虽然现在只是人工智能在生物技术领域应用的开始，但许多改进已经可以提供给各个领域。此外，人工智能软件在生物技术领域的不断发展表明，它可以用于多个流程、操作和战术，以获得竞争优势。

它不仅可以推动创新，而且是一个有价值的工具，可以在实验室中进行更准确的测试和预测结果，而不需要实验的实际性能，从而降低成本。除了寻找未来人类在医疗保健和农业方面的必需品，预测潜在的损失，并为公司做出预测，他们应该将资源用于更有效的生产和供应。