З хуткім развіццём тэхналогіі штучнага інтэлекту (AI) галіны шукаюць, як прымяніць гэты перадавы інструмент у сваіх сферах.Для біятэхналогіі, харчовай прамысловасці і фармацэўтычнага сектара аптымізацыя пажыўнай асяроддзя мае першараднае значэнне.Тэхналогія штучнага інтэлекту прыўносіць у гэты працэс беспрэцэдэнтныя магчымасці і магчымасці.У гэтым артыкуле разглядаецца, як штучны інтэлект дазваляе аптымізаваць культуральную сераду.
Высокапрадукцыйны аналіз даных:
Аптымізацыя пажыўнай асяроддзя ўключае вялікую колькасць эксперыментальных дадзеных.Традыцыйныя метады аналізу часта займаюць шмат часу і неэфектыўныя.Алгарытмы штучнага інтэлекту, асабліва мадэлі глыбокага навучання, могуць хутка апрацоўваць і аналізаваць гэтыя наборы даных, здабываючы каштоўную інфармацыю і хутка вызначаючы лепшы склад пажыўнай асяроддзя.
Стварэнне прагнастычнай мадэлі:
Выкарыстоўваючы метады машыннага навучання, прагнастычныя мадэлі можна будаваць на аснове гістарычных даных.Гэта азначае, што перад правядзеннем эксперыментаў даследчыкі могуць выкарыстаць гэтыя мадэлі, каб прагназаваць, якія формулы пажыўнага асяроддзя з найбольшай верагоднасцю будуць мець поспех, памяншаючы колькасць лішніх эксперыментаў і павялічваючы эфектыўнасць даследаванняў і распрацовак.
Аналіз метабалічнага шляху:
ШІ можа дапамагчы даследчыкам у аналізе метабалічных шляхоў мікробаў, выяўленні крытычных метабалічных вузлоў.Аптымізуючы гэтыя вузлы, можна павялічыць хуткасць і агульны выхад прадукту.
Аптымізаваны эксперыментальны дызайн:
ШІ можа дапамагчы даследчыкам у распрацоўцы больш эфектыўных эксперыментальных праектаў.Напрыклад, з дапамогай планавання эксперыментаў (DOE) і іншых статыстычных метадаў можна атрымаць максімум інфармацыі з найменшай колькасцю эксперыментальных ітэрацый.
Аўтаматызаваны маніторынг і налады:
Спалучэнне штучнага інтэлекту з сэнсарнай тэхналогіяй дазваляе аўтаматызаваць маніторынг і карэкціроўкі ў працэсе культывавання.Калі мадэль штучнага інтэлекту выяўляе неаптымальны рост мікробаў або зніжэнне хуткасці выпрацоўкі прадукту, яна можа аўтаномна рэгуляваць умовы культывавання, гарантуючы, што вытворчы працэс застаецца аптымальным.
Пабудова графа ведаў:
AI можа быць выкарыстаны для пабудовы графаў ведаў, інтэграцыі і здабычы велізарных аб'ёмаў літаратуры, каб прапанаваць даследчыкам глыбокае разуменне аптымізацыі культуральнай асяроддзя.
Мадэляванне і эмуляцыя:
ШІ можа мадэляваць сцэнарыі росту мікробаў у розных умовах культывавання, дапамагаючы даследчыкам прагназаваць вынікі эксперыментаў і захоўваючы каштоўныя эксперыментальныя рэсурсы.
Міждысцыплінарная інтэграцыя:
З дапамогай штучнага інтэлекту можна аб'яднаць веды па біялогіі, хіміі, фізіцы і іншых дысцыплінах, што дазваляе даследаваць праблемы аптымізацыі пажыўнага асяроддзя з розных пунктаў гледжання.
У заключэнне, ШІ адкрывае беспрэцэдэнтныя магчымасці для аптымізацыі пажыўнай асяроддзя.Гэта не толькі павышае эфектыўнасць даследаванняў і распрацовак, але і забяспечвае больш глыбокі і поўны аналіз і разуменне.Забягаючы наперад, па меры таго, як штучны інтэлект працягвае развівацца, ёсць падставы меркаваць, што аптымізацыя пажыўнай асяроддзя будзе станавіцца ўсё больш простай, эфектыўнай і дакладнай.
Час публікацыі: 8 жніўня 2023 г