生物技術通過現代技術，利用生物過程、有機體、細胞、分子和系統來創造有益于人類和地球的新產品。通過生物信息學進行實驗室研發，通過生化工程對生物質進行探索和提取，開發高價值產品。生物技術默默在各個領域中運作，如農業、醫療、動物、工業和其他領域。

白色生物技術是指利用生物通過化學過程制造產品的技術，主要用于工業領域，它可以通過生產生物燃料來解決能源危機，比如用于車輛或供暖。

在生物技術領域工作的每個企業組織都在數據庫中保存著大量數據。這些數據還必須經過過濾和分析才能有效和適用。諸如藥物制造、化學分析、酶研究和其他生物過程等操作，應該由計算機化工具來支持，以實現高性能和準確性，并有助于減少人工錯誤。

人工智能(AI)是幫助生物技術管理生物過程、藥品生產、供應鏈和數據處理的最有幫助的技術之一。

它與通過科學文獻和臨床數據試驗獲得的數據相互作用。人工智能還可以管理難以比較的臨床試驗數據集，并實現虛擬篩選和分析大量數據。因此，它降低了臨床試驗成本，并導致發現和洞察任何領域的生物技術運作。

更可預測的數據使建立工作流程和操作更容易，提高了性能的速度和程序的準確性，并使決策更有效。79%的人認為人工智能技術會影響工作流程，對生產力至關重要。

所有這些結果都成為更具成本效益的解決方案。在過去三年里，人工智能幫助下獲得的收入估計增長了1.2萬億美元。

在生物技術中使用人工智能的優勢

人工智能應用于各個領域，雖然這種技術的能力，如數據分類和作出預測分析有益于任何科學領域，但在醫療保健方面的應用尤為突出。

管理和分析數據

科學數據在不斷擴大，必須以一種有意義的方式排列。這個過程是復雜和耗時的：科學家必須經歷重復和繁重的任務，必須以極大的注意力來執行。

他們使用的數據是研究過程的重要組成部分，一旦失敗，就會導致高昂的成本和能量損失。此外，許多種類的研究并沒有產生實際的解決方案，因為它們無法翻譯成人類語言。人工智能程序有助于數據維護和分析的自動化。由人工智能驅動的開源平臺有助于減少實驗室工作人員必須執行的重復性、手動和耗時的任務，使他們能夠專注于創新驅動的操作。

基因修飾、化學成分、藥理研究和其他關鍵信息學任務被徹底檢查，以更短時間獲得更可靠的結果。有效的數據維護對每一個科學部門都至關重要。然而，人工智能最顯著的優勢是它能夠將數據組織和系統化，并形成可預測的結果。

推動醫療領域的創新

在過去的十年中，我們面臨著在制藥、工業化學品、食品級化學品和其他與生物化學有關的原材料的制造和應用方面進行創新的迫切需求。

生物技術中的人工智能對于促進藥物或化合物整個生命周期以及實驗室中的創新至關重要。

它通過計算不同化合物的排列和組合來幫助尋找正確的化學物質組合，而無需人工實驗室測試。此外，云計算使生物技術中使用的原材料的分布更加高效。

2021年，研究實驗室DeepMind利用人工智能開發了最全面的人類蛋白質地圖（延展閱讀：??人工智能繪制“革命性”人類蛋白質地圖??）。蛋白質在人類有機體中完成各種任務——從建立機體組織到戰勝疾病。它們的分子結構決定了它們的用途，可以有數千次重復——知道蛋白質如何折疊有助于理解其功能，這樣科學家就可以弄清楚無數的生物過程，比如人體是如何工作的，或者創造新的治療方法和藥物。

這些平臺為世界各地的科學家提供了獲取有關發現的數據的途徑。

人工智能工具幫助解碼數據，以揭示不同地區特定疾病的機制，并幫助建立符合其地理位置的分析模型。在使用人工智能之前，需要進行耗時且昂貴的實驗來確定蛋白質的結構。現在，通過蛋白質數據庫，科學家們可以免費獲得由該程序制作的約18萬種蛋白質結構。

機器學習幫助診斷更準確，使用實際發現來增強診斷測試。執行的測試越多，生成的結果就越精確。

人工智能是一個很好的工具，可以通過循證藥物和臨床決策支持系統來增強電子健康記錄。

人工智能在基因操作、放射學、定制醫療、藥物管理等領域也有廣泛應用。例如，根據目前的研究，與標準的乳腺放射科醫生相比，人工智能提高了乳腺癌篩查的準確性和效率。此外，另一項研究聲稱，通過神經網絡可以比訓練有素的放射科醫生更快地發現肺癌。人工智能的另一個應用是通過人工智能驅動的軟件，通過X射線、核磁共振成像(MRI)、CT掃描，更準確地發現疾病。

減少研究時間

由于全球化新疾病在各國迅速傳播。例如COVID-2019，生物技術必須加快生產必要的藥物和疫苗來對抗這些疾病。

人工智能和機器學習維持著檢測適當化合物的過程，協助它們在實驗室合成，幫助分析數據的有效性，并向市場供應它們。人工智能在生物技術領域的應用，將操作性能的時間從5-10年縮短到2-3年。

提高農業產量

生物技術是基因工程作物獲得更大豐收的關鍵。基于人工智能的技術在研究作物特性、比較品質和預測實際產量方面的作用越來越大。農業生物技術還利用機器人(人工智能的一個分支)來完成制造、收集和其他關鍵任務。

人工智能通過結合天氣預報、農業特征、種子、堆肥和化學品的可及性等數據，幫助規劃材料流通的未來模式。

工業生物技術中的人工智能

物聯網和人工智能被廣泛應用于生產車輛、燃料、纖維和化學品。人工智能對物聯網收集的數據進行分析，通過預測結果，將其轉化為有價值的數據，用于改善生產過程和產品質量。

計算機模擬和人工智能提出了預期的分子設計。通過機器人技術和機器學習來產生菌株，以測試開發所需分子的準確性。

雖然現在只是人工智能在生物技術領域應用的開始，但許多改進已經可以提供給各個領域。此外，人工智能軟件在生物技術領域的不斷發展表明，它可以用于多個流程、操作和戰術，以獲得競爭優勢。

它不僅可以推動創新，而且是一個有價值的工具，可以在實驗室中進行更準確的測試和預測結果，而不需要實驗的實際性能，從而降低成本。除了尋找未來人類在醫療保健和農業方面的必需品，預測潛在的損失，并為公司做出預測，他們應該將資源用于更有效的生產和供應。