약물 발견: AI는 약물 발견 분야에서 널리 사용됩니다.다량의 화합물 구조 및 활성 데이터를 분석하여 분자의 약리학적 특성과 독성을 예측할 수 있어 약물 스크리닝 및 최적화 프로세스를 가속화할 수 있습니다.예를 들어, AI는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌과 실험 데이터에서 새로운 약물 표적을 발굴하여 약물 연구자에게 새로운 치료 방향을 제공할 수 있습니다.
제품 최적화: AI는 미생물 대사 공학 및 제품 최적화에 적용될 수 있습니다.게놈 데이터와 대사 경로를 분석함으로써 AI는 잠재적인 경로와 주요 효소를 식별하여 미생물의 대사 네트워크를 최적화하고 제품 축적을 향상시킬 수 있습니다.또한 AI는 예측 모델링 및 최적화 도구를 사용하여 발효 공정의 작동 매개변수를 최적화하여 제품 품질과 수율을 향상시킬 수 있습니다.
폐기물 처리: AI는 폐기물 처리 및 자원 회수에 적용될 수 있습니다.AI는 폐기물의 구성과 특성을 분석하여 폐기물 처리 비용을 줄이고 환경 영향을 최소화하기 위한 최상의 처리 방법과 매개변수를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.예를 들어, 바이오 에너지 분야의 AI 애플리케이션은 셀룰로오스 분해 프로세스를 최적화하고 바이오 에너지 수율을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
유전체 연구: AI는 유전체 연구를 지원하여 더 빠르고 정확한 유전체 분석 및 주석을 제공할 수 있습니다.AI는 대규모 게놈 서열 데이터를 분석하여 새로운 유전자 조각, 기능적 요소 및 상호 작용을 발견하여 유전자 기능 연구 및 유전 공학을 지원할 수 있습니다.
실험 계획 및 최적화: AI는 실험 데이터 및 시뮬레이션 알고리즘 분석을 통해 최적의 실험 매개변수 조합을 예측하여 실험 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.또한 AI는 실험 설계 및 최적화를 지원하여 불필요한 시행착오와 자원 낭비를 줄일 수 있습니다.
이러한 실용적인 예는 바이오프로세스 개발에서 AI 응용 프로그램의 작은 부분만을 나타냅니다.AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라 바이오프로세스의 개발 및 적용을 주도하는 혁신적인 사례가 더욱 많아질 것으로 기대합니다.
게시 시간: 2023년 7월 10일