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生物技术位于生物学和技术的中间。通过现代技术，它使用生物过程、有机体、细胞、分子和系统来创造新产品，造福人类和地球。另外，它还包括实验室研发，通过生物信息学探索和提取生物质，通过生化工程开发高价值产品。生物技术在农业、医疗、动物、工业等各个领域都有广泛应用。
白色生物技术(whitebiotechnology)与使用生物质制造需要化学过程的产品关于，也可以通过生产生物燃料来解决能源危机，后者可用于车辆或供暖。
在生物技术领域工作的每个组织都维护着存储在数据库中的大量数据集。这些数据也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由计算机化的实体工具支持，以实现高性能和准确性，并有助于减少人工错误。
AI是帮助管理生物过程、药物生产、供应链和处理生物技术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进行交互。人工智能机器学习还管理不可比较的临床试验数据集，并支持虚拟筛选和分析大量数据。故此，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发现和见解。
更可预测的数据使构建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，并使决策更加高效。79% 的人声称 人工智能技术会影响工作流程并成了生产力的关键。
所有这些结果都成了更具成本效益的解决方案。在过去三年中，借助 人工智能 获得的估计收入增长了 1.2万亿美元。
在生物技术中使用AI的优势
AI在各个领域都有应用，但最重要的是AI在医疗领域的应用。尽管诸如数据分类和进行预测分析等技术的能力对任何科学领域都是有益的。
管理和分析数据
科学数据不断扩大，必须以有意义的方式进行排列。这个过程既复杂又耗时：科学家必须完成重复性和繁重的任务，必须高度重视。
他们使用的数据是研究过程的重要组成部分，一旦失败，就会招致高昂的成本和能源损失。另外，很多研究并没有产生实际的解决方案，原因是它们无法被翻译成人类语言。AI程序有助于数据维护和分析的自动化。AI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、手动和耗时的工作，使他们能够专注于创新驱动的操作。
彻底检查基因修饰、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非常重要。然则，AI最显著的优势是它能够将数据组织和系统化为形式并产生可预测的结果。
推动医疗领域的创新
在过去的十年中，我们面临着在制造和部署药品、工业化学品、食品级化学品和其他与生物化学相关的原材料方面的创新需求。
生物技术中的AI对于在药物或化合物的整个生命周期和实验室中促进创新非常重要。
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。另外，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 人工智能开发了最全面的人类蛋白质图谱。蛋白质在人体中完成各种任务——从构建组织到征服疾病。它们的分子结构决定了它们的用途，它可以进行数千次迭代——了解蛋白质折叠怎样帮助理解其功能，以便科学家能够弄清楚很多生物过程，比如人体怎样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关于发现的数据。
AI工具有助于解码数据以揭示不同地区特定疾病的机制，并有助于使分析模型准确地适应其地理位置。在使用 人工智能 之前，需要进行耗时且昂贵的实验来确定蛋白质的结构。现在，该程序制作的大约 180,000 种蛋白质结构可通过蛋白质数据库免费供科学家使用。
机器学习有助于使线路诊断更加准确，使用实际发现来增强诊断测试。并且执行的测试越多，生成的结果就越精确。
人工智能是一个很好的工具，可以通过基于证据的药物和临床决策支持系统来增强电子健康记录。
AI还经常用于基因操作、放射学、定制医学、药物管理等领域。比如，根据现下的研究，与标准的乳腺放射科医生相比，AI提高了乳腺癌筛查的准确性和效率。以及另一项研究声称，神经网络比训练有素的放射科医生可以更快地发现肺癌。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。
减少研究时间
由于全球化，新疾病在各国迅速传播。我们用新冠疫情见证了它;故此，生物技术必须加快生产必要的药物和疫苗以抵御此类疾病。
AI和机器学习维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AI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以产生更丰富的收成非常重要。基于AI的技术在研究作物特性、比较质量和预测现实产出方面的作用正在增加。农业生物技术还使用机器人技术(AI的一个分支)来进行制造、收集和其他关键任务。
通过结合天气预报、农业特征以及种子、堆肥和化学品的可及性等数据，AI有助于规划未来的物质循环模式。
工业生物技术中的AI
物联网和AI广泛用于生产车辆、燃料、纤维和化学品。AI分析物联网收集的数据，将其转化为有价值的数据，通过预测结果来改进生产过程和产品质量。
计算机模拟和AI提出了预期的分子设计。正在通过机器人技术和机器学习生产菌株，以测试开发所需分子的准确性。
总结
虽说这只是在生物技术中使用AI的开始，但已经可以为各个领域提供很多改进。另外，AI在生物技术领域的不断发展表明，它可以用于多种流程、操作和策略，以获得竞争优势。
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，他们应该将资源用于更有效的生产和供应。
