دوا جي دريافت: AI وڏي پيماني تي منشيات جي دريافت جي ميدان ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي.مرڪب ڍانچي ۽ سرگرمي ڊيٽا جي وڏي مقدار جو تجزيو ڪندي، اهو دواسازي جي ملڪيت ۽ ماليڪيولز جي زهر جي اڳڪٿي ڪري سگهي ٿو، دوا جي اسڪريننگ ۽ اصلاح جي عمل کي تيز ڪري ٿو.مثال طور، AI وڏي ادب ۽ تجرباتي ڊيٽا مان نئين دوا جي هدفن کي مائن ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ الگورتھم استعمال ڪري سگھي ٿو، منشيات جي تحقيق ڪندڙن لاءِ نئين علاج جون هدايتون مهيا ڪري ٿي.
پيداوار جي اصلاح: AI مائڪروبيل ميٽابولڪ انجنيئرنگ ۽ پيداوار جي اصلاح تي لاڳو ٿي سگھي ٿو.جينوميڪ ڊيٽا ۽ ميٽابولڪ رستن جو تجزيو ڪندي، AI امڪاني رستا ۽ اهم اينزيمز کي سڃاڻي سگھي ٿو مائڪروجنزم جي ميٽابولڪ نيٽ ورڪ کي بهتر ڪرڻ ۽ پيداوار جي جمع کي وڌائڻ لاءِ.اضافي طور تي، AI اڳڪٿي واري ماڊلنگ ۽ اصلاح جا اوزار استعمال ڪري سگھن ٿا خمير جي عمل ۾ آپريٽنگ پيٽرولر کي بهتر ڪرڻ، پيداوار جي معيار ۽ پيداوار کي بهتر ڪرڻ.
فضول علاج: AI فضول علاج ۽ وسيلن جي بحالي تي لاڳو ٿي سگهي ٿو.فضول جي جوڙجڪ ۽ خاصيتن جو تجزيو ڪندي، AI فضول علاج جي خرچن کي گھٽائڻ ۽ ماحولياتي اثر کي گھٽائڻ لاءِ بهترين علاج جا طريقا ۽ معيار مقرر ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا.مثال طور، بائيو اينرجي فيلڊ ۾ AI ايپليڪيشنون سيلولوز جي تباهي واري عمل کي بهتر ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿيون ۽ بايو اينرجي جي پيداوار کي بهتر بڻائي سگهن ٿيون.
جينومڪس ريسرچ: AI جينومڪس ريسرچ ۾ مدد ڪري سگھي ٿي، تيز ۽ وڌيڪ صحيح جينوم تجزيو ۽ تشريح مهيا ڪري ٿي.وڏي پيماني تي جينومڪ ترتيب واري ڊيٽا جو تجزيو ڪندي، AI نئين جين جا ٽڪرا، فنڪشنل عناصر، ۽ انهن جي رابطي کي ڳولي سگهي ٿو، جين فنڪشنل ريسرچ ۽ جينياتي انجنيئرنگ کي سپورٽ ڪري ٿو.
تجرباتي منصوبه بندي ۽ اصلاح: AI تجرباتي ڊيٽا ۽ تخليقي الگورتھم جي تجزيي ذريعي تجرباتي پيٽرولن جي بهترين ميلاپ جي اڳڪٿي ڪري سگهي ٿي، ان ڪري تجرباتي ڪارڪردگي ۽ اعتبار کي بهتر بڻائي ٿو.ان کان علاوه، AI تجرباتي ڊيزائن ۽ اصلاح ۾ مدد ڪري سگھي ٿي، غير ضروري آزمائش کي گھٽائڻ ۽ غلطي ۽ وسيلن جي ضايع ڪرڻ.
اهي عملي مثال بائيو پروسيس ڊولپمينٽ ۾ AI ايپليڪيشنن جو صرف هڪ ننڍڙو حصو پيش ڪن ٿا.جيئن ته AI ٽيڪنالاجي اڳتي وڌندي رهي ٿي، اسان کي وڌيڪ جديد ڪيسن کي ڏسڻ جي اميد آهي جيڪا بايو پروسيسز جي ترقي ۽ ايپليڪيشن کي هلائي رهي آهي.
پوسٽ ٽائيم: جولاءِ 10-2023