Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle cruciale pour la biotechnologie ?

La biotechnologie est au milieu de la biologie et de la technologie. Grâce aux technologies modernes, elle utilise des processus biologiques, des organismes, des cellules, des molécules et des systèmes pour créer de nouveaux produits au profit de l’humanité et de la planète. En outre, il contient des travaux de recherche et développement en laboratoire par le biais de la bioinformatique pour explorer et extraire de la biomasse par le biais du génie biochimique afin de développer des produits de grande valeur. La biotechnologie opère dans plusieurs domaines, tels que l’agriculture, le médical, l’animal, l’industriel, entre autres.

La biotechnologie blanche, liée à la création de produits nécessitant des procédés chimiques à partir de la biomasse, peut également être l’une des solutions à la crise énergétique avec la production de biocarburants. Ce dernier peut être utilisé pour les véhicules ou le chauffage.

Chaque organisation opérant dans le domaine de la biotechnologie conserve de volumineux ensembles de données stockées dans des bases de données. Ces données doivent également être filtrées et analysées pour être valides et applicables. Les opérations telles que la fabrication de médicaments, l’analyse chimique, les études enzymatiques et d’autres processus biologiques doivent être soutenues par de solides outils informatisés pour des performances et une précision élevées, ainsi que pour aider à réduire les erreurs manuelles.

L’intelligence artificielle est l’une des technologies les plus utiles qui aident à gérer les processus biologiques, la production de médicaments, la chaîne d’approvisionnement et à gérer les données au sein de la biotechnologie.

Il interagit avec les données reçues par le biais de la littérature scientifique et des données d’essais cliniques. L’IA gère également des ensembles de données d’essais cliniques incommensurables et permet le dépistage et l’analyse virtuels du volume élevé de données. En conséquence, cela réduit les coûts des essais cliniques et se traduit par des découvertes et des idées pour tous les domaines dans lesquels la biotechnologie opère.

Des données plus prévisibles facilitent la construction de processus de travail et d’opérations, augmentent la vitesse d’exécution et la précision des procédures et rendent la prise de décision plus efficace. 79 % déclarent que la technologie de l’IA affecte les flux de travail et devient cruciale pour la productivité.

Tous ces résultats deviennent des solutions plus rentables. Les revenus estimés générés avec l’aide de l’IA ont augmenté de 1,2 TN $ au cours des trois dernières années.

Avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle en biotechnologie.

L’IA s’applique dans de nombreux domaines, mais le plus important est l’utilisation de l’IA dans les soins de santé. Alors que la capacité d’une technologie telle que la catégorisation des données et l’analyse prédictive est bénéfique pour toute sphère scientifique.

Gestion et analyse des données

Les données scientifiques sont en constante expansion et doivent être organisées de manière significative. Ce processus est compliqué et prend du temps : les scientifiques doivent effectuer des tâches répétitives et fastidieuses, qui doivent être effectuées avec beaucoup de soin.

Les données avec lesquelles ils travaillent constituent une grande partie du processus de recherche, ce qui entraîne des coûts élevés et une perte d’énergie en cas de panne. De plus, de nombreux types de recherche n’aboutissent pas à des solutions pratiques car elles ne sont pas traduites en langage humain. Les programmes d’IA aident à automatiser la maintenance et l’analyse des données. Les plates-formes open source alimentées par l’intelligence artificielle aident à réduire les tâches répétitives, manuelles et chronophages que les travailleurs de laboratoire doivent effectuer, leur permettant de se concentrer sur des opérations axées sur l’innovation.

La modification génétique, les compositions chimiques, les investigations pharmacologiques et d’autres tâches informatiques critiques sont examinées pour les résultats les plus courts et les plus fiables.

Une maintenance efficace des données est en effet cruciale pour tous les secteurs scientifiques. Cependant, l’avantage le plus important de l’IA est sa capacité à organiser et à systématiser les données dans des formulaires et à obtenir des résultats prévisibles.

Stimuler les innovations dans le domaine médical

Au cours des dix dernières années, nous avons été confrontés au besoin urgent d’innovations dans la fabrication et le déploiement de produits pharmaceutiques, de produits chimiques industriels, de produits chimiques de qualité alimentaire et d’autres matières premières liées à la biochimie.

La source

L’IA en biotechnologie est essentielle pour stimuler l’innovation tout au long du cycle de vie d’un médicament ou d’un composé chimique et dans les laboratoires.

Il vous aide à trouver la bonne combinaison de produits chimiques grâce à des permutations et des combinaisons de différents composés sans tests manuels en laboratoire. De plus, le cloud computing rend plus efficace la distribution des matières premières utilisées en biotechnologie.

En 2021, le laboratoire de recherche DeepMind a développé la carte des protéines humaines la plus complète en utilisant l’IA. Les protéines remplissent de nombreuses tâches dans l’organisme humain – de la construction de tissus à la lutte contre les maladies. Sa structure moléculaire dicte son objectif, qui peut prendre des milliers d’itérations – savoir comment les replis protéiques aident à comprendre leur fonction afin que les scientifiques puissent découvrir divers processus biologiques, tels que le fonctionnement du corps humain ou créer de nouveaux traitements et médicaments.

Ces plateformes permettent aux scientifiques du monde entier d’accéder aux données de découverte.

Les outils d’IA aident à décoder les données pour découvrir des mécanismes pathologiques spécifiques dans différentes régions et aident à créer des modèles analytiques précis pour votre géographie. Avant d’utiliser l’IA, des expériences longues et coûteuses ont été réalisées pour déterminer la structure des protéines. Et maintenant, environ 180 000 structures protéiques créées par le programme sont disponibles gratuitement dans la banque de données sur les protéines pour que les scientifiques puissent les utiliser.

L’apprentissage automatique aide à rendre les diagnostics de ligne plus précis, en utilisant des résultats réels pour améliorer les tests de diagnostic. Et plus les tests sont effectués, plus les résultats sont précis.

L’IA est un excellent outil pour améliorer les dossiers de santé électroniques avec des médicaments fondés sur des preuves et des systèmes d’aide à la décision clinique.

L’intelligence artificielle est également souvent utilisée dans la manipulation génétique, la radiologie, la médecine personnalisée, la gestion des médicaments et d’autres domaines. Par exemple, selon l’étude actuelle, l’IA a amélioré la précision et l’efficacité du dépistage du cancer du sein par rapport à un radiologue du sein standard. Tout comme d’autres recherches affirment que le cancer du poumon peut être détecté plus rapidement par des réseaux de neurones que par des radiologues formés. Une autre application de l’IA consiste à détecter plus précisément les maladies grâce aux rayons X, aux IRM et aux tomodensitogrammes grâce à un logiciel piloté par l’IA.

Réduire le temps de recherche

De nouvelles maladies se sont propagées rapidement à travers les pays en raison de la mondialisation. Nous en avons été témoins avec COVID-2019 ; par conséquent, la biotechnologie doit accélérer la production de médicaments et de vaccins nécessaires pour lutter contre ces maladies.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique maintiennent le processus de détection des bons composés, aident à leur synthèse dans les laboratoires, aident à l’analyse des données pour l’efficacité et les fournissent au marché. L’utilisation de l’IA en biotechnologie réduit le temps d’exécution des opérations de 5-10 ans à 2-3 ans.

Augmenter la production agricole

La biotechnologie est essentielle dans les plantes génétiquement modifiées pour générer des cultures plus riches. Le rôle des technologies basées sur l’IA augmente dans l’étude des caractéristiques des cultures, la comparaison des qualités et la projection de résultats réalistes. La biotechnologie agricole utilise également la robotique, une branche de l’intelligence artificielle, pour la fabrication, la récolte et d’autres tâches critiques.

En combinant des données telles que les prévisions météorologiques, les caractéristiques agricoles et l’accessibilité des semences, du compost et des produits chimiques, l’IA aide à planifier les futurs modèles de circulation des matériaux.

IA en biotechnologie industrielle

L’IoT et l’IA sont largement utilisés dans la production de véhicules, de carburants, de fibres et de produits chimiques. L’IA analyse les données collectées par l’IoT pour les transformer en données précieuses afin d’améliorer le processus de production et la qualité des produits en prédisant les résultats.

Les simulations informatiques et l’IA présentent la conception moléculaire attendue. Des souches sont produites à l’aide de la robotique et de l’apprentissage automatique pour tester la précision du développement de la molécule souhaitée.

Bref

Bien que ce ne soit que le début de l’utilisation de l’IA en biotechnologie, de nombreuses améliorations peuvent déjà être proposées dans divers domaines. De plus, le développement croissant de logiciels basés sur l’IA dans le domaine de la biotechnologie démontre qu’ils peuvent être utilisés pour de multiples processus, opérations et tactiques afin d’obtenir un avantage concurrentiel.

Cela peut non seulement stimuler l’innovation, mais aussi être un outil précieux pour réduire les coûts en rendant les tests plus précis et en prédisant les résultats sans la performance réelle des expériences en laboratoire.

En plus de répondre aux besoins futurs de l’humanité en matière de santé et d’agriculture, de prévoir les pertes potentielles et de faire des prévisions pour les entreprises où elles doivent orienter leurs ressources vers une production et un approvisionnement plus efficaces.

Crédit d’image en vedette : fourni par l’auteur ; Merci!

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