Met de snelle vooruitgang van kunstmatige intelligentie (AI)-technologie onderzoeken industrieën hoe ze deze geavanceerde tool kunnen toepassen op hun domeinen.Voor de biotechnologie, de voedingsindustrie en de farmaceutische sector is de optimalisatie van kweekmediums van het grootste belang.AI-technologie biedt ongekende kansen en mogelijkheden voor dit proces.Dit artikel gaat in op hoe AI de optimalisatie van cultuurmedia mogelijk maakt.
Gegevensanalyse met hoge doorvoer:
Optimalisatie van het kweekmedium omvat een enorme hoeveelheid experimentele gegevens.Traditionele analysemethoden zijn vaak tijdrovend en inefficiënt.AI-algoritmen, met name deep learning-modellen, kunnen deze datasets snel verwerken en analyseren, waardevolle inzichten extraheren en snel de beste formulering van het cultuurmedium bepalen.
Vaststelling van voorspellend model:
Met behulp van machine learning-technieken kunnen voorspellende modellen worden gebouwd op basis van historische gegevens.Dit betekent dat onderzoekers, alvorens experimenten uit te voeren, deze modellen kunnen gebruiken om te voorspellen welke kweekmediumformules de meeste kans van slagen hebben, waardoor overbodige experimenten worden verminderd en de R&D-efficiëntie wordt verbeterd.
Metabole Pathway-analyse:
AI kan onderzoekers helpen bij het analyseren van microbiële metabole routes en het identificeren van kritieke metabole knooppunten.Door deze knooppunten te optimaliseren, kan de snelheid en algehele opbrengst van productvorming worden verhoogd.
Geoptimaliseerd experimenteel ontwerp:
AI kan onderzoekers helpen bij het maken van efficiëntere experimentele ontwerpen.Door Design of Experiments (DOE) en andere statistische methoden te gebruiken, kan bijvoorbeeld maximale informatie worden verkregen met de minste experimentele iteraties.
Geautomatiseerde monitoring en aanpassingen:
Door AI te combineren met sensortechnologie is automatisering van monitoring en bijsturing tijdens het kweekproces mogelijk.Als een AI-model suboptimale microbiële groei of een afname van de productgeneratie detecteert, kan het autonoom de kweekomstandigheden aanpassen, zodat het productieproces optimaal blijft.
Kennisgrafiek Constructie:
AI kan worden gebruikt om kennisgrafieken te maken, waarbij enorme hoeveelheden literatuur worden geïntegreerd en ontgonnen om onderzoekers diepgaande inzichten te bieden in de optimalisatie van kweekmedia.
Simulatie & Emulatie:
AI kan de groeiscenario's van microben onder verschillende kweekomstandigheden simuleren, wat onderzoekers helpt bij het voorspellen van experimentele resultaten en het behouden van kostbare experimentele middelen.
Interdisciplinaire integratie:
Met AI kan kennis uit de biologie, scheikunde, natuurkunde en andere disciplines worden samengevoegd, waardoor optimalisatie van kweekmedia vanuit meerdere perspectieven kan worden onderzocht.
Tot slot introduceert AI ongekende mogelijkheden voor optimalisatie van kweekmedia.Het verhoogt niet alleen de R&D-efficiëntie, maar biedt ook diepere, uitgebreidere analyses en inzichten.Vooruitkijkend, terwijl AI blijft evolueren, is er reden om aan te nemen dat optimalisatie van kweekmedia steeds eenvoudiger, efficiënter en nauwkeuriger zal worden.
Posttijd: 08-08-2023