生物技术处于生物学和技术的中间。通过现代技术，它利用生物过程、有机体、细胞、分子和系统来创造造福人类和地球的新产品。此外，它还包括实验室研究和开发、通过生物信息学探索和提取生物质，以及通过生化工程开发高价值产品。生物技术在农业、医药、动物、工业等各个领域有着广泛的应用。白色生物技术关注使用生物质来制造需要化学过程的产品，它还可以通过生产可用于车辆或供暖的生物燃料来解决能源危机。每个从事生物技术领域工作的组织都维护着存储在数据库中的大量数据集。此数据还必须经过过滤和分析才能有效和适用。药物制造、化学分析、酶研究和其他生物过程等操作应得到计算机化物理工具的支持，以实现高性能和准确性，并有助于减少人为错误。人工智能是帮助管理生物过程、药物生产、供应链和生物技术过程数据的最有用的技术之一。它与通过科学文献和临床数据试验收到的数据相互作用。人工智能还管理无与伦比的临床试验数据集，并支持对大量数据进行虚拟筛选和分析。因此，它降低了临床试验成本，并为生物技术运营的任何领域带来了发现和见解。更多可预测的数据使构建工作流和操作变得更加容易，提高了程序的执行速度和准确性，并使决策制定更加高效。79%的人声称人工智能技术将影响工作流程并成为提高生产力的关键。所有这些都带来了更具成本效益的解决方案。在过去三年中，来自AI的估计收入增长了1.2万亿美元。人工智能在生物技术中的应用优势人工智能在各个领域都有应用，但最重要的是人工智能在医疗领域的应用。尽管进行数据分类和执行预测分析等操作的能力对任何科学领域都是有益的。管理和分析数据科学数据在不断扩展，必须以有意义的方式进行安排。这个过程既复杂又耗时：科学家们必须执行重复而繁重的任务，必须全神贯注地完成。他们使用的数据是研究过程的重要组成部分，不这样做会导致高成本和能源损失。此外，许多研究没有得出切实可行的解决方案，因为它们无法翻译成人类语言。人工智能程序有助于数据维护和分析的自动化。人工智能驱动的开源平台有助于减少实验室工作人员必须执行的重复、手动和耗时的工作，使他们能够专注于创新驱动的操作。彻底检查基因改造、化学成分、药理学研究和其他关键信息学任务，以获得更短、更可靠的结果。有效的数据维护确实对每个科学部门都至关重要。然而，人工智能最显着的优势在于它能够将数据组织和系统化为形式并产生可预测的结果。推动医疗保健领域的创新在过去的十年中，我们在制药、工业化学品、食品级化学品和其他生化相关原材料的制造和部署方面面临着创新需求。生物技术中的人工智能对于在药物或化合物的整个生命周期以及实验室中促进创新至关重要。它通过计算不同化合物的排列和组合来帮助找到正确的化学品组合，而无需手动实验室测试。此外，云计算使生物技术中使用的原材料的分配更加高效。2021年，研究实验室DeepMind使用AI开发了最全面的人类蛋白质图谱。蛋白质在人体中执行多种任务——从构建组织到战胜疾病。它们的分子结构决定了它们的用途，它可以经历数千次迭代——了解蛋白质如何折叠有助于了解它们的功能，这样科学家就可以弄清楚许多生物过程，例如人体如何工作或创造新的治疗方法和药物。此类平台为世界各地的科学家提供了访问有关发现的数据的途径。人工智能工具帮助解码数据以揭示不同地区特定疾病的机制，并帮助准确地调整分析模型以适应其地理位置。在使用人工智能之前，需要耗时且昂贵的实验来确定蛋白质的结构。该计划产生的大约180,000种蛋白质结构现在可以通过蛋白质数据库免费提供给科学家。机器学习有助于使线路诊断更加准确，使用真实世界的发现来增强诊断测试。执行的测试越多，生成的结果就越精确。人工智能是一个很好的工具，可以通过循证医学和临床决策支持系统来增强电子健康记录。人工智能还经常用于基因操作、放射学、定制医学、药物管理等领域。例如，根据目前的研究，与标准乳腺放射科医生相比，人工智能提高了乳腺癌筛查的准确性和效率。另一项研究声称，神经网络可以比训练有素的放射科医生更快地检测到肺癌。另一个AI应用是通过AI驱动的软件通过X射线、MRI和CT扫描更准确地检测疾病。缩短研究时间由于全球化，新疾病在各国迅速传播。我们已经见证了COVID-19；因此，生物技术必须加快必要药物和疫苗的生产，以抵御此类疾病。人工智能和机器学习支持检测适当化合物的过程，协助实验室合成，帮助分析数据的有效性，并将其提供给市场。在生物技术中使用人工智能可将运营绩效时间从5-10年减少到2-3年。提高收获产量生物技术对于基因工程植物生产更丰收的作物至关重要。基于人工智能的技术在研究作物特性、比较质量和预测实际产量方面的作用正在增加。农业生物技术还使用机器人技术（人工智能的一个分支）来完成制造、收获和其他关键任务。通过结合天气预报、农业特征以及种子、堆肥和化学品的可用性等数据，人工智能可以帮助规划未来的物质循环模式。工业生物技术中的人工智能物联网和人工智能广泛用于车辆、燃料、纤维和化学品的生产。人工智能分析物联网收集的数据，将其转化为有价值的数据，并通过预测结果改进生产过程和产品质量。计算机模拟和人工智能提出了前瞻性的分子设计。正在通过机器人技术和机器学习产生菌株，以测试开发所需分子的准确性。结论虽然这只是人工智能在生物技术中的应用的开始，但它已经可以在各个领域提供许多改进。此外，人工智能在生物技术领域的不断发展表明，它可以用于各种流程、操作和策略，以获得竞争优势。它不仅可以推动创新，而且是一种有价值的工具，可以通过进行更准确的测试和预测结果来降低成本，而无需在实验室进行实际实验。除了发现人类在医疗保健和农业方面的未来必需品，预测潜在损失并为企业做出预测外，他们还应该将资源引导到更有效的生产和供应上。
