生物技術位于生物學和技術的中間。通過現代技術，它使用生物過程、有機體、細胞、分子和系統來創造新產品，造福人類和地球。此外，它還包含實驗室研發，通過生物信息學探索和提取生物質，通過生化工程開發高價值產品。生物技術在農業、醫療、動物、工業等各個領域都有廣泛應用。

白色生物技術(whitebiotechnology)與使用生物質制造需要化學過程的產品有關，也可以通過生產生物燃料來解決能源危機，后者可用于車輛或供暖。

在生物技術領域工作的每個組織都維護著存儲在數據庫中的大量數據集。這些數據也必須經過過濾和分析才能有效和適用。藥物制造、化學分析、酶研究和其他生物過程等操作應由計算機化的實體工具支持，以實現高性能和準確性，并有助于減少人工錯誤。

人工智能是幫助管理生物過程、藥物生產、供應鏈和處理生物技術數據的最有用的技術之一。

它與通過科學文獻和臨床數據試驗收到的數據進行交互。AI 還管理不可比較的臨床試驗數據集，并支持虛擬篩選和分析大量數據。因此，它降低了臨床試驗成本，并為生物技術運營的任何領域帶來發現和見解。

更可預測的數據使構建工作流程和操作變得更加容易，提高了執行速度和程序的準確性，并使決策更加高效。79% 的人聲稱 AI技術會影響工作流程并成為生產力的關鍵。

所有這些結果都成為更具成本效益的解決方案。在過去三年中，借助 AI 獲得的估計收入增長了 1.2萬億美元。

在生物技術中使用人工智能的優勢

人工智能在各個領域都有應用，但最重要的是人工智能在醫療領域的應用。盡管諸如數據分類和進行預測分析等技術的能力對任何科學領域都是有益的。

管理和分析數據

科學數據不斷擴大，必須以有意義的方式進行排列。這個過程既復雜又耗時：科學家必須完成重復性和繁重的任務，必須高度重視。

他們使用的數據是研究過程的重要組成部分，一旦失敗，就會導致高昂的成本和能源損失。此外，許多研究并沒有產生實際的解決方案，因為它們無法被翻譯成人類語言。人工智能程序有助于數據維護和分析的自動化。人工智能支持的開源平臺有助于減少實驗室工作人員必須執行的重復性、手動和耗時的工作，使他們能夠專注于創新驅動的操作。

徹底檢查基因修飾、化學成分、藥理學研究和其他關鍵信息學任務，以獲得更短、更可靠的結果。

有效的數據維護確實對每個科學部門都至關重要。然而，人工智能最顯著的優勢是它能夠將數據組織和系統化為形式并產生可預測的結果。

推動醫療領域的創新

在過去的十年中，我們面臨著在制造和部署藥品、工業化學品、食品級化學品和其他與生物化學相關的原材料方面的創新需求。

生物技術中的人工智能對于在藥物或化合物的整個生命周期和實驗室中促進創新至關重要。

它通過計算不同化合物的排列和組合來幫助找到正確的化學品組合，而無需手動實驗室測試。此外，云計算使生物技術中使用的原材料的分配更加高效。

2021 年，研究實驗室 DeepMind 使用 AI開發了最全面的人類蛋白質圖譜。蛋白質在人體中完成各種任務——從構建組織到征服疾病。它們的分子結構決定了它們的用途，它可以進行數千次迭代——了解蛋白質折疊如何幫助理解其功能，以便科學家能夠弄清楚許多生物過程，例如人體如何工作或創造新的治療方法和藥物。

此類平臺為世界各地的科學家提供了訪問有關發現的數據。

人工智能工具有助于解碼數據以揭示不同地區特定疾病的機制，并有助于使分析模型準確地適應其地理位置。在使用 AI 之前，需要進行耗時且昂貴的實驗來確定蛋白質的結構。現在，該程序制作的大約 180,000 種蛋白質結構可通過蛋白質數據庫免費供科學家使用。

機器學習有助于使線路診斷更加準確，使用實際發現來增強診斷測試。并且執行的測試越多，生成的結果就越精確。

AI 是一個很好的工具，可以通過基于證據的藥物和臨床決策支持系統來增強電子健康記錄。

人工智能還經常用于基因操作、放射學、定制醫學、藥物管理等領域。例如，根據目前的研究，與標準的乳腺放射科醫生相比，人工智能提高了乳腺癌篩查的準確性和效率。以及另一項研究聲稱，神經網絡比訓練有素的放射科醫生可以更快地發現肺癌。另一個人工智能應用是通過人工智能驅動的軟件通過 X 射線、MRI 和 CT 掃描更準確地檢測疾病。

減少研究時間

由于全球化，新疾病在各國迅速傳播。我們用 COVID-19 見證了它;因此，生物技術必須加快生產必要的藥物和疫苗以抵御此類疾病。

人工智能和機器學習維持檢測適當化合物的過程，協助實驗室合成，幫助分析數據的有效性，并將其提供給市場。在生物技術中使用人工智能將運營績效時間從 5-10年減少到 2-3 年。

提高收獲產量

生物技術對于基因工程植物以產生更豐富的收成至關重要。基于人工智能的技術在研究作物特性、比較質量和預測現實產出方面的作用正在增加。農業生物技術還使用機器人技術(人工智能的一個分支)來進行制造、收集和其他關鍵任務。

通過結合天氣預報、農業特征以及種子、堆肥和化學品的可及性等數據，人工智能有助于規劃未來的物質循環模式。

工業生物技術中的人工智能

物聯網和人工智能廣泛用于生產車輛、燃料、纖維和化學品。人工智能分析物聯網收集的數據，將其轉化為有價值的數據，通過預測結果來改進生產過程和產品質量。

計算機模擬和人工智能提出了預期的分子設計。正在通過機器人技術和機器學習生產菌株，以測試開發所需分子的準確性。

總結

雖然這只是在生物技術中使用人工智能的開始，但已經可以為各個領域提供許多改進。此外，人工智能在生物技術領域的不斷發展表明，它可以用于多種流程、操作和策略，以獲得競爭優勢。

不僅可以推動創新，而且是一種有價值的工具，可以通過進行更準確的測試和預測結果來降低成本，而無需在實驗室進行實際實驗。

除了發現人類在醫療保健和農業方面的未來必需品，預測潛在損失，并為企業做出預測，他們應該將資源用于更有效的生產和供應。