生物技术利用现代技术来利用生物过程、有机体、细胞、分子和系统来创造造福人类和地球的新产品。通过生物信息学进行实验室研究和开发，通过生物化学工程探索和提取生物质，开发高价值产品。生物技术在农业、医药、动物、工业等各个领域悄无声息地运作着。白色生物技术是指利用生物体通过化学过程制造产品的技术，主要应用于工业领域，通过生产生物燃料解决能源危机，如用于汽车或取暖。在生物技术领域工作的每个商业组织都在数据库中维护大量数据。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(AI)是帮助生物技术管理生物过程、药物生产、供应链和数据处理的最有用的技术之一。它与通过科学文献和临床数据试验获得的数据相互作用。人工智能还可以管理难以比较的临床试验数据集，并实现对大量数据的虚拟筛选和分析。因此，它降低了临床试验成本，并导致对任何领域的生物技术运作的发现和洞察。更可预测的数据使建立工作流程和操作变得更加容易，提高了执行速度和程序的准确性，并使决策制定更加有效。79%的人认为人工智能技术将影响工作流程并对生产力至关重要。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，人工智能辅助收入增长了约1.2万亿美元。在生物技术中使用AI的优势AI用于多个领域，虽然该技术的功能（例如数据分类和进行预测分析）将使任何科学领域受益，但它在医疗保健领域尤为突出。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：科学家必须经历重复而繁重的任务，必须全神贯注地进行。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，许多类型的研究并没有带来切实可行的解决方案，因为它们无法被翻译成人类语言。人工智能程序有助于数据维护和分析的自动化。由人工智能提供支持的开源平台有助于减少实验室工作人员必须执行的重复性、手动和耗时的任务，使他们能够专注于创新驱动的操作。对基因改造、化学成分、药理学研究和其他关键信息学任务进行彻底检查，以便在更短的时间内获得更可靠的结果。有效的数据维护对每个科学部门都至关重要。然而，人工智能最显着的优势是它能够组织和系统化数据并形成可预测的结果。推动医疗领域的创新在过去的十年中，我们迫切需要在制药、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应用方面进行创新。生物技术中的人工智能对于促进药物或化合物整个生命周期以及实验室的创新至关重要。它通过计算不同化合物的排列和组合而无需手动实验室测试，有助于找到正确的化学品组合。此外，云计算可以更有效地分配生物技术中使用的原材料。2021年，研究实验室DeepMind利用人工智能开发出最全面的人类蛋白质图谱（延伸阅读：人工智能绘制出“革命性”的人类蛋白质图谱）。蛋白质在人体中执行多种任务——从构建组织到抗击疾病。它们的分子结构决定了它们的用途，并且可以重复数千次——了解蛋白质如何折叠有助于了解它们的功能，这样科学家们就可以弄清楚无数的生物过程，比如人体如何运作，或者创造新的治疗方法和药物。这些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。AI工具帮助解码数据以揭示不同地区特定疾病的机制，并帮助建立适合其地理位置的分析模型。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。现在，通过蛋白质数据库，科学家们可以免费访问该程序制作的大约180,000种蛋白质结构。机器学习有助于使诊断更加准确，使用实际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。人工智能还广泛应用于基因操作、放射学、定制化医疗、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。此外，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。AI的另一个应用是通过AI驱动的软件通过X射线、MRI、CT扫描更准确地检测疾病。减少研究时间由于全球化，新疾病在各国迅速传播。例如COVID-2019，生物技术必须加速生产必要的药物和疫苗来对抗这些疾病。人工智能和机器学习维持检测适当化合物的过程，协助它们在实验室中合成，帮助分析数据的有效性，并将它们提供给市场。人工智能在生物科技领域的应用，将运营业绩的时间从5-10年缩短到2-3年。提高农业产量生物技术是提高转基因作物收成的关键。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发挥着越来越大的作用。农业生物技术还利用机器人技术（人工智能的一个分支）来完成制造、采集和其他关键任务。人工智能通过整合天气预报、农业特征以及种子、堆肥和化学品的可用性等数据，帮助规划未来的物质流动模式。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。人工智能对物联网收集的数据进行分析，通过预测结果将其转化为有价值的数据，用于改进生产流程和产品质量。计算机模拟和人工智能提出了前瞻性的分子设计。通过机器人技术和机器学习生成菌株，以测试开发所需分子的准确性。虽然人工智能在生物科技领域的应用才刚刚开始，但已经可以为各个领域提供很多改进。此外，人工智能软件在生物技术领域的不断发展表明，它可以用于多种流程、操作和战术，从而获得竞争优势。它不仅可以推动创新，而且是一种有价值的工具，可以在实验室中进行更准确的测试并预测结果，而无需实际进行实验，从而降低成本。除了在医疗保健和农业方面寻找未来人类必需品，预测潜在损失并为公司做出预测外，他们还应该将资源引导到更高效的生产和供应上。
