Эмийн нээлт: Хиймэл оюун ухааныг эмийн нээлтийн салбарт өргөн ашигладаг.Их хэмжээний нийлмэл бүтэц, үйл ажиллагааны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр молекулуудын фармакологийн шинж чанар, хоруу чанарыг урьдчилан таамаглаж, эмийн скрининг, оновчтой болгох үйл явцыг хурдасгах боломжтой.Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь асар их ном зохиол, туршилтын өгөгдлүүдээс эмийн шинэ зорилтуудыг олборлохын тулд машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглаж, эм судлаачдад эмчилгээний шинэ чиглэл өгдөг.
Бүтээгдэхүүний оновчлол: AI-ийг бичил биетний бодисын солилцооны инженерчлэл, бүтээгдэхүүний оновчлолд ашиглаж болно.Геномын өгөгдөл болон бодисын солилцооны замд дүн шинжилгээ хийснээр хиймэл оюун ухаан нь бичил биетний бодисын солилцооны сүлжээг оновчтой болгож, бүтээгдэхүүний хуримтлалыг нэмэгдүүлэх боломжит замууд болон гол ферментүүдийг тодорхойлж чадна.Нэмж дурдахад хиймэл оюун ухаан нь исгэх үйл явц дахь үйл ажиллагааны параметрүүдийг оновчтой болгох, бүтээгдэхүүний чанар, гарцыг сайжруулахын тулд урьдчилан таамаглах загварчлал, оновчлолын хэрэгслийг ашиглаж болно.
Хог хаягдлыг боловсруулах: AI-ийг хог хаягдлыг боловсруулах, нөөцийг нөхөн сэргээхэд ашиглаж болно.AI нь хог хаягдлын найрлага, шинж чанарт дүн шинжилгээ хийснээр хог хаягдлыг боловсруулах зардлыг бууруулж, байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг багасгахын тулд хамгийн сайн цэвэрлэх арга, параметрүүдийг тодорхойлоход тусална.Жишээлбэл, биоэнергийн талбарт хиймэл оюун ухааны хэрэглээ нь целлюлозын задралын процессыг оновчтой болгож, биоэнергийн гарцыг сайжруулахад тусалдаг.
Геномын судалгаа: AI нь геномын судалгаанд тусалж, илүү хурдан бөгөөд үнэн зөв геномын шинжилгээ, тайлбарыг өгөх боломжтой.Том хэмжээний геномын дарааллын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийснээр хиймэл оюун ухаан нь генийн функцын судалгаа, генийн инженерчлэлийг дэмжих шинэ генийн хэсгүүд, функциональ элементүүд болон тэдгээрийн харилцан үйлчлэлийг олж илрүүлэх боломжтой.
Туршилтын төлөвлөлт ба оновчлол: AI нь туршилтын өгөгдөл болон симуляцийн алгоритмуудад дүн шинжилгээ хийх замаар туршилтын параметрүүдийн оновчтой хослолыг урьдчилан таамаглах боломжтой бөгөөд ингэснээр туршилтын үр ашиг, найдвартай байдлыг сайжруулдаг.Цаашилбал, хиймэл оюун ухаан нь туршилтын дизайн, оновчлолд тусалж, шаардлагагүй туршилт, алдаа, нөөцийн зарцуулалтыг бууруулж чадна.
Эдгээр практик жишээнүүд нь биопроцесс боловсруулахад хиймэл оюун ухааны хэрэглээний багахан хэсгийг л төлөөлдөг.AI технологи үргэлжлэн хөгжихийн хэрээр бид био процессыг хөгжүүлэх, ашиглахад түлхэц болох илүү шинэлэг тохиолдлуудыг харах болно гэж найдаж байна.
Шуудангийн цаг: 2023 оны 7-р сарын 10