Trí tuệ nhân tạo, với vai trò là động lực quan trọng trong vòng cách mạng công nghệ và chuyển đổi công nghiệp mới, đã tạo ra những hiệu quả kỳ diệu trong nhiều lĩnh vực và được mô tả là “ma thuật”.Ví dụ bao gồm trợ lý thông minh, lái xe tự động, chẩn đoán y tế và ChatGPT phổ biến gần đây.
Sự kỳ diệu của AI bắt nguồn từ những khả năng và đặc điểm kỹ thuật độc đáo của nó:
Khả năng xử lý dữ liệu lớn: AI có thể xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.Khả năng này cho phép AI khám phá các mẫu, xu hướng và mối tương quan từ các bộ dữ liệu lớn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc dự đoán, tối ưu hóa và ra quyết định.
Các thuật toán học máy và học sâu: AI sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để liên tục cải thiện hiệu suất và khả năng của nó thông qua phản hồi và dữ liệu đào tạo mở rộng.Các thuật toán này có thể xác định các mẫu, thực hiện các tác vụ như phân loại, hồi quy và phân cụm, cho phép phân tích và ra quyết định thông minh.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: AI đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, cho phép nó hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.Khả năng này cho phép AI tham gia vào các cuộc trò chuyện và giao tiếp tự nhiên với con người, hiểu rõ hơn các câu hỏi và đưa ra câu trả lời chính xác.
Khả năng tính toán và lưu trữ mạnh mẽ: AI dựa vào các tài nguyên tính toán và thiết bị lưu trữ mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu và mô hình quy mô lớn.Sự phát triển của công nghệ điện toán hiện đại cung cấp cho AI khả năng tính toán và lưu trữ nâng cao, đẩy nhanh quá trình đào tạo và suy luận AI.
Tối ưu hóa và tự động hóa thuật toán: AI có thể cải thiện hiệu quả và hiệu suất thông qua tối ưu hóa và tự động hóa thuật toán.Ví dụ: bằng cách tối ưu hóa các thuật toán và điều chỉnh các tham số, AI có thể nâng cao độ chính xác và tốc độ bằng cách sử dụng cùng một tài nguyên máy tính.Công nghệ tự động hóa cho phép AI tự động thực hiện các tác vụ phức tạp, giảm bớt khối lượng công việc cho con người.
Khả năng học hỏi và thích ứng trong thời gian thực: AI có thể học hỏi và thích nghi với dữ liệu và tình huống mới trong thời gian thực.Nó có thể liên tục cập nhật và cải thiện các mô hình và thuật toán của mình, duy trì hiệu suất tối ưu.
Các khả năng và đặc điểm kỹ thuật độc đáo của AI cho phép khả năng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp và cung cấp các giải pháp sáng tạo.Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, sự kỳ diệu của AI sẽ càng trở nên mạnh mẽ hơn, thúc đẩy sự phát triển và tiến bộ của xã hội.
Với việc ứng dụng công nghệ AI ngày càng sâu rộng, lĩnh vực công nghệ sinh học cũng chứng kiến những tia sáng lấp lánh của AI.
Đẩy nhanh quá trình thử nghiệm và nghiên cứu: AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu thử nghiệm và thông tin tài liệu để xác định các mẫu và mối tương quan ẩn, cung cấp các kế hoạch và thiết kế thử nghiệm được nhắm mục tiêu.Điều này có thể tránh được những nỗ lực không hiệu quả, rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm mới ra thị trường.
Khám phá kiến thức sinh học mới: AI có thể khám phá kiến thức mới trong lĩnh vực sinh học bằng cách phân tích cơ sở dữ liệu rộng lớn, dữ liệu công khai và thông tin bằng sáng chế.Ví dụ, thông qua việc phân tích dữ liệu bộ gen, AI có thể tiết lộ các con đường trao đổi chất tiềm năng và các enzyme quan trọng, cung cấp những hiểu biết mới cho nghiên cứu và ứng dụng sinh học tổng hợp.Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ các nhà khoa học giải thích các cấu trúc protein phức tạp và mạng lưới tương tác, tiết lộ các cơ chế phân tử trong sinh vật và xác định các mục tiêu phát triển thuốc mới cũng như các hợp chất ứng cử viên.
Tối ưu hóa quy trình sản xuất: Hiệu quả là yếu tố quan trọng cần xem xét trong quá trình phát triển quy trình sinh học.AI có thể tối ưu hóa và điều chỉnh các quy trình sinh học thông qua các kỹ thuật mô phỏng và dự đoán để đạt được kết quả sản xuất tối ưu.Ví dụ: trong quá trình lên men, AI có thể tự động điều chỉnh các thông số vận hành như nhiệt độ, giá trị pH và nguồn cung cấp oxy dựa trên dữ liệu lịch sử và thông tin giám sát thời gian thực.Việc tối ưu hóa như vậy có thể tăng cường sự phát triển của vi sinh vật và tích lũy sản phẩm, tăng năng suất và chất lượng, đồng thời giảm lãng phí, tiêu thụ năng lượng và tổng chi phí sản xuất.
Hỗ trợ ra quyết định và đánh giá rủi ro: Phát triển quy trình sinh học bao gồm nhiều quy trình ra quyết định và đánh giá rủi ro.AI sử dụng dữ liệu và thuật toán khổng lồ để hỗ trợ những người ra quyết định đánh giá rủi ro và lựa chọn giải pháp phù hợp.Ví dụ, trong quá trình phát triển thuốc, AI có thể dự đoán độc tính và đặc tính dược lý của các hợp chất dựa trên cấu trúc phân tử và dữ liệu hoạt tính sinh học, cung cấp hướng dẫn cho việc thiết kế và đánh giá thử nghiệm lâm sàng.Ngoài ra, thông qua các kỹ thuật mô phỏng, AI có thể dự đoán tác động của nhiều yếu tố khác nhau đến hiệu quả sản xuất và tác động đến môi trường, giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng kế hoạch sản xuất bền vững.
Thời gian đăng: 17-07-2023