ການປະຕິວັດ AI ໄດ້ເປີດເສັ້ນທາງສໍາລັບການຄົ້ນພົບໃນຂົງເຂດທີ່ຫນ້າສົນໃຈຂອງວິສະວະກໍາຊີວະການແພດ, ບ່ອນທີ່ວິທະຍາສາດຕອບສະຫນອງນະວັດຕະກໍາ.
AI ໄດ້ປະຕິວັດຂະແຫນງການດູແລສຸຂະພາບເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດທີ່ບໍ່ມີຈຸດເດັ່ນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະກໍານົດຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້.
AI ໄດ້ກາຍເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນທາງຫລັງຂອງວິສະວະກໍາຊີວະວິທະຍາຍຸກໃຫມ່, ຈາກການກວດສອບພະຍາດທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ບໍ່ມີໃຜທຽບເທົ່າກັບການສ້າງຂາທຽມທີ່ກ້າວຫນ້າທີ່ປະສົມປະສານຢ່າງສົມບູນກັບຮ່າງກາຍຂອງມະນຸດ.
ເຂົ້າຮ່ວມກັບຂ້ອຍໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາຄົ້ນຫາໂລກທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈຂອງ AI ແລະ ວິສະວະກໍາດ້ານວິສະວະກໍາ, unraveling tapestry ຂອງຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ນະວັດຕະກໍາ, ແລະທ່າແຮງການຊ່ວຍຊີວິດ.
ກຽມພ້ອມທີ່ຈະ fascinated ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາເລີ່ມຕົ້ນໃນການເດີນທາງທີ່ທ່າແຮງຂອງມະນຸດຢູ່ຮ່ວມກັນໂດຍສັນຕິກັບຄວາມສາມາດຂອງປັນຍາປະດິດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ເບິ່ງວ່າມີຕົວຢ່າງໃດແດ່ຂອງການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ແລະວິສະວະກໍາຊີວະການແພດ.
ຫຸ່ນຍົນດູແລສຸຂະພາບ
AI ມີຄວາມສໍາຄັນໃນຂົງເຂດຂອງຫຸ່ນຍົນການດູແລສຸຂະພາບເພາະວ່າມັນເຮັດໃຫ້ສິ່ງມະຫັດກົນຈັກເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກວດສອບ, ປະເມີນແລະປັບຕົວໃນເວລາຈິງ.
ພິຈາລະນາພາກສະຫນາມຂອງຫຸ່ນຍົນຜ່າຕັດ, ບ່ອນທີ່ຫຸ່ນຍົນ AI ນໍາພາໄດ້ປະຕິວັດວິທີການທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນແມ່ນດໍາເນີນ.
ຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງຫຸ່ນຍົນຊ່ວຍເຫຼືອ AI ແມ່ນ da Vinci ລະບົບການຜ່າຕັດ, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ແພດຜ່າຕັດປະຕິບັດຂັ້ນຕອນການຮຸກຮານຫນ້ອຍທີ່ສຸດດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມແມ່ນຍໍາພິເສດ.
ໂດຍການລວມຄວາມຮູ້ຂອງແພດຜ່າຕັດກັບການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຊັດເຈນຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະຮູບພາບ 3 ມິຕິ, ການປະຕິບັດງານທີ່ລະອຽດອ່ອນເຊັ່ນ: ການຜ່າຕັດຫົວໃຈ ແລະ ການກຳຈັດເນື້ອງອກສາມາດສຳເລັດໄດ້ດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ບໍ່ມີໃຜທຽບເທົ່າ ແລະ ຄວາມສ່ຽງຫຼຸດລົງ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຫຸ່ນຍົນການດູແລສຸຂະພາບບໍ່ໄດ້ສິ້ນສຸດຢູ່ໃນຕາຕະລາງປະຕິບັດງານ.
ຫຸ່ນຍົນຟື້ນຟູ, ເຊັ່ນ: exoskeleton EksoGT, ໄດ້ນໍາໃຊ້ ປັນຍາປະດິດ ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ປະຊາຊົນຟື້ນຟູ.
exoskeletons ຫຸ່ນຍົນເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງໃສ່ໂດຍຄົນເຈັບທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຈໍາກັດ, ໃຊ້ AI algorithms ເພື່ອອ່ານຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງການເຄື່ອນໄຫວແລະສະເຫນີການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຍ່າງຫຼືກິດຈະກໍາການຟື້ນຟູ.
ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງມະນຸດ ແລະ ຫຸ່ນຍົນນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ບໍ່ເຄີຍຄິດມາກ່ອນ, ປ່ຽນແປງຂອບເຂດຂອງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຄີຍຄິດວ່າເປັນໄປໄດ້.
ພັບທາດໂປຼຕີນ
ວຽກງານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຍັງເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຢ້ານກົວສຳລັບນັກວິທະຍາສາດ ແລະນັກວິສະວະກອນໃນຂົງເຂດທີ່ໜ້າສົນໃຈຂອງວິສະວະກຳຊີວະການແພດ: ການເຂົ້າໃຈການເຕັ້ນອັນລະອຽດອ່ອນຂອງ ພັບທາດໂປຼຕີນ.
ກົນໄກພື້ນຖານນີ້, ເຊິ່ງທາດໂປຼຕີນປະກອບເປັນໂຄງສ້າງສາມມິຕິ, ຖືເປັນກຸນແຈເພື່ອເປີດເຜີຍຄວາມລັບຂອງຊີວິດແລະການຫັນປ່ຽນການພັດທະນາຢາ.
ດ້ວຍການແນະນໍາຂອງປັນຍາປະດິດ (AI), ພັນທະມິດທີ່ເຂັ້ມແຂງໄດ້ເກີດຂື້ນ, ກຽມພ້ອມທີ່ຈະແກ້ໄຂຄວາມລຶກລັບຂອງການພັບທາດໂປຼຕີນທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໄວທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ.
DeepMind ຂອງ AlphaFold ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ປ່ຽນແປງເກມຂອງຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການພັບທາດໂປຼຕີນ.
AlphaFold ໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງເພື່ອຄາດຄະເນໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ, ການລວມເອົາຂໍ້ມູນທາດໂປຼຕີນຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
AlphaFold ໄດ້ເອົາຊະນະຫນຶ່ງໃນອຸປະສັກທີ່ຍາກທີ່ສຸດໃນຊີວະວິທະຍາໂມເລກຸນໂດຍການໃຊ້ພະລັງງານຂອງ AI, ໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບການເຮັດວຽກຂອງທາດໂປຼຕີນແລະພຶດຕິກໍາ.
ການອະພິປາຍຂໍ້ມູນລະບາດ
ຄວາມສາມາດໃນການເກັບກຳ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນໃນຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະ ຄວບຄຸມການແຜ່ເຊື້ອພະຍາດໃນຂະແໜງວິສະວະກຳຊີວະການແພດ.
ປ້ອນຂໍ້ມູນການແຜ່ລະບາດຂອງ inference, ຫົວຂໍ້ທີ່ພະລັງງານຂອງ AI ສົມທົບກັບວິສະວະກໍາຊີວະພາບ, ການປ່ຽນແປງຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາໃນການຄາດຄະເນແລະການຄຸ້ມຄອງເສັ້ນທາງຂອງການລະບາດ.
ດຽວນີ້ນັກຊ່ຽວຊານດ້ານພະຍາດລະບາດສາມາດສະກັດເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍໃຊ້ລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄຫມແລະວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແກ້ໄຂຮູບແບບແລະການເຄື່ອນໄຫວຂອງພະຍາດຕິດຕໍ່ທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ໂດດເດັ່ນ.
AI ມີຄວາມສໍາຄັນໃນການສະຫຼຸບຂໍ້ມູນດ້ານການລະບາດເພາະວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າປະເມີນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະກໍານົດຄວາມສໍາພັນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ລະຫວ່າງອົງປະກອບທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການສົ່ງຕໍ່ພະຍາດ.
ການປະສົມປະສານຂອງ AI ແລະວິສະວະກໍາຊີວະພາບນີ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດກວດພົບຮູບແບບທີ່ຈໍາເປັນແລະປັດໃຈຄວາມສ່ຽງທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ການແຜ່ພັນຂອງພະຍາດ, ຊ່ວຍເຫຼືອໃນການສ້າງເຕັກນິກການແຊກແຊງທີ່ເຫມາະສົມແລະນະໂຍບາຍດ້ານສຸຂະພາບສາທາລະນະ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດນຳໃຊ້ AI-driven algorithms ເພື່ອບໍ່ພຽງແຕ່ປະຕິບັດຕາມວິວັດທະນາການລະບາດຂອງພະຍາດໃນເວລາຈິງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຄາດຄະເນການລະບາດໃນອະນາຄົດ, ຊ່ວຍໃຫ້ມີການປະຕິບັດການປ້ອງກັນໄວ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ.
ລະບົບຊ່ຽວຊານສໍາລັບການໃຫ້ຄໍາປຶກສາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບ
ໃນຂົງເຂດການດູແລສຸຂະພາບ, ບ່ອນທີ່ການຕັດສິນໃຈມີຜົນສະທ້ອນທີ່ກວ້າງຂວາງ, ການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ມີຄວາມສາມາດ, ແລະຄໍາແນະນໍາທີ່ແນ່ນອນແມ່ນສໍາຄັນ.
ລະບົບ AI ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຂົ້າໄປໃນຮູບຢູ່ທີ່ນີ້, ຫັນປ່ຽນວິທີການພະນັກງານແພດຜ່ານບັນຫາທາງການແພດທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ.
ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ກາຍເປັນການຮ່ວມມືທີ່ສໍາຄັນໂດຍ leveraging ພະລັງງານຂອງ ປັນຍາປະດິດ (AI), ສະຫນອງຄໍາແນະນໍາໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານ, ແລະເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການຂອງຜູ້ປະຕິບັດດ້ານສຸຂະພາບ.
IBM Watson ສຳ ລັບ Oncology ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ມີຊື່ສຽງຂອງລະບົບ AI ຜູ້ຊ່ຽວຊານ.
ລະບົບ AI-powered ນີ້ວິເຄາະຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງວັນນະຄະດີທາງການແພດ, ຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ, ແລະຄໍາແນະນໍາການປິ່ນປົວເພື່ອໃຫ້ຄົນເຈັບເປັນມະເຮັງມີທາງເລືອກການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນ.
Watson ສໍາລັບ Oncology ສະເຫນີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ oncologists ຢ່າງສົມບູນໂດຍການລວມແລະການຍ່ອຍສະຫຼາຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ພວກເຂົາເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີການສຶກສາທີ່ເຫມາະສົມກັບສະຖານະການສະເພາະຂອງຄົນເຈັບແຕ່ລະຄົນ.
ການຮ່ວມມືພິເສດຂອງຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດກັບ AI Intelligence ນີ້ສະຫນອງການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການປິ່ນປົວເພີ່ມເຕີມ, ໃນທີ່ສຸດກໍ່ນໍາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າຂອງຄົນເຈັບ.
Brain-Computer Interface ແລະ Neuroprosthetics
Brain-Computer Interface (BCI) ແລະ Neuroprosthetics ແມ່ນສາຂາຂອງ invention ທີ່ຂົວຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຈິດໃຈແລະເຄື່ອງຈັກໃນ crossroads ຂອງ AI ແລະວິສະວະກໍາຊີວະພາບ.
ເທັກໂນໂລຍີພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງສະຫມອງຂອງມະນຸດແລະອຸປະກອນພາຍນອກ, ເປີດໂອກາດໃຫມ່ສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີຄວາມພິການແລະພະຍາດທາງປະສາດ.
ລະບົບ BCI ແລະ neuroprosthetics ໃຊ້ AI algorithms ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງລະຫວ່າງສະຫມອງແລະອຸປະກອນພາຍນອກ, ການຟື້ນຟູການເຮັດວຽກແລະການປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຊີວິດ.
ລະບົບ BCI, ເຊິ່ງຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI, ເຮັດໃຫ້ຄົນສາມາດຄວບຄຸມອຸປະກອນຫຼືຕິດຕໍ່ກັບຄອມພິວເຕີໂດຍກົງກັບຄວາມຄິດຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ສູດການຄິດໄລ່ຂັ້ນສູງຖືກນໍາໃຊ້ໃນລະບົບເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອວິເຄາະສັນຍານ neural ທີ່ເກັບກໍາຈາກສະຫມອງແລະປ່ຽນເປັນຄໍາສັ່ງທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໂດຍອຸປະກອນພາຍນອກ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນຂອບເຂດຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຊ່ວຍເຫຼືອ, BCI ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຄົນທີ່ເປັນອໍາມະພາດສາມາດຟື້ນຟູການເຄື່ອນໄຫວໂດຍການຫມູນໃຊ້ແຂນຂາຫຸ່ນຍົນຫຼື exoskeletons ຜ່ານກິດຈະກໍາສະຫມອງຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ເທກໂນໂລຍີ BCI ສະຫນອງຄວາມເປັນເອກະລາດແລະຄວາມເປັນເອກະລາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນກັບຄົນທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດທາງດ້ານຮ່າງກາຍໂດຍການຖອດລະຫັດພາສາທີ່ອຸດົມສົມບູນຂອງສະຫມອງ.
ການນໍາໃຊ້ທີ່ຫນ້າສົນໃຈອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ AI ໃນວິສະວະກໍາຊີວະພາບແມ່ນ neuroprosthetics, ເຊິ່ງປະກອບມີການພັດທະນາອຸປະກອນ implantable ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບປະສາດ.
gadgets ເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI algorithms, ສາມາດກະຕຸ້ນໂດຍກົງສະຫມອງຫຼືເສັ້ນປະສາດ peripheral ເພື່ອຟື້ນຕົວ sensory ຫຼື motor ທີ່ສູນເສຍໄປ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການປູກຝັງ Cochlear, ໃຊ້ AI-driven algorithms ເພື່ອແປການປ້ອນສຽງເຂົ້າໄປໃນແຮງກະຕຸ້ນໄຟຟ້າທີ່ກະຕຸ້ນເສັ້ນປະສາດການຟັງ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ທີ່ສູນເສຍການໄດ້ຍິນສາມາດຮັບຮູ້ສຽງ.
ເຊັ່ນດຽວກັນ, ແຂນຂາທຽມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ໂດຍກົງໂດຍການກະຕຸ້ນສະໝອງຈາກຜູ້ໃຊ້, ໃຫ້ການທົດແທນທີ່ມີຊີວິດຊີວາ ແລະ intuitive ສໍາລັບແຂນຂາທີ່ຂາດຫາຍໄປ.
ການວິເຄາະຮູບພາບທາງຊີວະພາບ
ການຕີຄວາມ ໝາຍ ຂອງຮູບພາບທາງການແພດແມ່ນມີຄວາມ ສຳ ຄັນໃນການວິນິດໄສ, ການວາງແຜນການປິ່ນປົວ, ແລະການຄົ້ນຄວ້າໃນຂົງເຂດທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈຂອງວິສະວະ ກຳ ຊີວະພາບ.
ການວິເຄາະຮູບພາບທາງຊີວະພາບ, ລະບຽບວິໄນແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ຂັ້ນສູງ ແລະປັນຍາປະດິດ (AI), ກໍາລັງປ່ຽນແປງວິທີການປຸງແຕ່ງ ແລະນໍາໃຊ້ຮູບພາບທາງການແພດ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າແລະຜູ້ປະຕິບັດດ້ານສຸຂະພາບສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງທາງກາຍຍະສາດທີ່ສັບສົນແລະຂະບວນການຂອງພະຍາດໂດຍການສະກັດລັກສະນະແລະຮູບແບບທີ່ຊັດເຈນຈາກຮູບແບບການຖ່າຍຮູບຕ່າງໆເຊັ່ນ MRI, CT scans ແລະກ້ອງຈຸລະທັດ.
ການວິເຄາະຮູບພາບທາງຊີວະພາບໄດ້ບັນລຸຄວາມສູງທີ່ບໍ່ສາມາດປຽບທຽບໄດ້ຍ້ອນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນ AI.
ທີ່ທັນສະໄຫມ ສູດການຄິດໄລ່ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ ວິທີການອະນຸຍາດໃຫ້ມີການກໍານົດອັດຕະໂນມັດ, ການແບ່ງສ່ວນ, ແລະການຈັດປະເພດຂອງລັກສະນະທາງກາຍະສາດ, ບາດແຜ, ແລະຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຮູບພາບທາງການແພດ.
ວິທີແກ້ໄຂທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເຫຼົ່ານີ້ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບການວິນິດໄສ, ຊ່ວຍເຫຼືອແພດໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນແລະເພີ່ມການດູແລຄົນເຈັບ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການວິເຄາະຮູບພາບທາງຊີວະພາບແມ່ນມີຄວາມ ສຳ ຄັນໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດເພາະວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ການວິເຄາະດ້ານປະລິມານແລະການຕິດຕາມຄວາມຄືບ ໜ້າ ຂອງພະຍາດ, ຊ່ວຍໃຫ້ມີການສ້າງວິທີການຮັກສາແບບປະດິດສ້າງແລະການຕິດຕາມຜົນການປິ່ນປົວ.
ທິດທາງວິວັດທະນາການ
Directed Evolution ເກີດຂື້ນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນຂົງເຂດວິສະວະກໍາຊີວະແພດ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະຜົນສໍາເລັດທາງວິທະຍາສາດປະສົມປະສານ, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດພູມສັນຖານຂອງການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດແລະການຄົ້ນພົບຢາ.
Directed Evolution ໃຊ້ຫຼັກການວິວັດທະນາການຂອງ Darwinian, ໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ໂດຍຄວາມສາມາດຂອງ Artificial Intelligence (AI), ເພື່ອສ້າງທາດໂປຼຕີນທີ່ມີຄຸນລັກສະນະປັບປຸງແລະຫນ້າທີ່ເປັນເອກະລັກ.
Directed Evolution, ໂດຍການລວມເອົາພະລັງສ້າງສັນຂອງ AI algorithms ກັບກົນໄກການວິວັດທະນາການທາງຊີວະພາບ, ເປີດປະຕູສູ່ໂລກທີ່ບໍ່ເຄີຍຄິດເຖິງຂອງຢາປົວພະຍາດ, ວັດສະດຸຊີວະພາບ, ແລະ enzymes.
AI ມີຄວາມສໍາຄັນໃນການຊີ້ນໍາແລະເລັ່ງຂະບວນການ Directed Evolution.
AI ສາມາດສຳຫຼວດພື້ນທີ່ລຳດັບອັນໃຫຍ່ຫຼວງໄດ້ຢ່າງອັດສະລິຍະໂດຍການນຳໃຊ້ຕົວແບບການຄຳນວນ ແລະ ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອຄາດຄະເນຜົນກະທົບຂອງການກາຍພັນແລະນໍາພາການເລືອກຕົວແປທີ່ມີຄຸນສົມບັດທີ່ຕ້ອງການ.
ການນໍາໃຊ້ AI ໃນ Directed Evolution ນີ້ເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກວດສອບຄວາມສໍາພັນຂອງໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນຢ່າງເປັນລະບົບ, ຊອກຫາລໍາດັບທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະຄຸນສົມບັດຂອງທາດໂປຼຕີນທີ່ປັບປຸງໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຢາສະເພາະ.
ການປະສົມປະສານຂອງ AI ກັບ Directed Evolution ມີຄໍາສັນຍາອັນໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບການຜະລິດ enzymes ປະດິດສ້າງສໍາລັບການຜະລິດຢາ, ການປັບປຸງການປິ່ນປົວດ້ວຍພູມຕ້ານທານ, ແລະການສ້າງ biomaterials ທີ່ມີລັກສະນະສະເພາະ, ອາດຈະມີການປ່ຽນແປງທາງດ້ານວິສະວະກໍາຊີວະພາບ.
ການວິເຄາະ ລຳ ດັບ
ປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນລໍາດັບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນການຄົ້ນຄວ້າຊີວະວິທະຍາໄດ້ພິສູດວ່າມີຜົນປະໂຫຍດຕໍ່ລະບົບ AI.
ແບບຈໍາລອງ Markov ທີ່ເຊື່ອງໄວ້ແລະເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ສາມາດຈັດການແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງພັນທຸກໍາຂະຫນາດໃຫຍ່ດ້ວຍປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ.
ການວິເຄາະ AI-driven Sequence ໃນຢາປົວພະຍາດ genomic ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດກວດພົບການປ່ຽນແປງທາງພັນທຸກໍາທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບພະຍາດ, ການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວິນິດໄສຂອງຄົນເຈັບແລະການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດຄາດຄະເນໂຄງສ້າງຂອງທາດໂປຼຕີນແລະຫນ້າທີ່ໂດຍອີງໃສ່ລໍາດັບອາຊິດ amino, ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງພວກເຂົາໃນສຸຂະພາບແລະການເຈັບປ່ວຍ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ວິທີການປັນຍາປະດິດໄດ້ເລັ່ງຂະບວນການຈັດລໍາດັບແລະການປຽບທຽບ, ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກວດພົບການເຊື່ອມໂຍງວິວັດທະນາການແລະພື້ນທີ່ອະນຸລັກໃນທົ່ວຊະນິດພັນ.
ເຕັກນິກ genomics ປຽບທຽບນີ້ຊ່ວຍໃນການສຶກສາຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງພັນທຸກໍາແລະການປັບຕົວແບບວິວັດທະນາການ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະລໍາດັບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໄດ້ຊ່ວຍໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງຄອມພິວເຕີສໍາລັບການຄົ້ນພົບແລະການອອກແບບຢາ, ຊ່ວຍໃຫ້ການກໍານົດເປົ້າຫມາຍຂອງຢາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄາດຄະເນການພົວພັນຂອງຢາກັບໂມເລກຸນເປົ້າຫມາຍ.
ສະຫຼຸບ
AI ບໍ່ພຽງແຕ່ຈະເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໃນອະນາຄົດ, ແຕ່ຍັງຈະຂະຫຍາຍຄວາມຮູ້ລວມຂອງພວກເຮົາແລະຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມສັບສົນຂອງຊີວິດ.
ພວກເຮົາສາມາດຄາດຄະເນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດຍ້ອນຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການລວບລວມຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະເປີດເຜີຍເປົ້າຫມາຍໃຫມ່ແລະສານປະກອບ.
ການລວມຕົວຂອງ AI ກັບວິສະວະກໍາຊີວະການແພດຈະຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍ, ລົບລ້າງຄວາມຜິດພາດການວິນິດໄສ, ແລະເປີດເຜີຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຢາທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ອະນຸຍາດໃຫ້ການປິ່ນປົວທີ່ເຫມາະສົມກັບອົງປະກອບທາງພັນທຸກໍາຂອງຄົນເຈັບແຕ່ລະຄົນ.
ໃນຂະນະທີ່ການເດີນທາງໄປສູ່ອະນາຄົດຂອງ AI ແລະວິສະວະກໍາຊີວະການແພດກ້າວຫນ້າ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ.
ເທັກໂນໂລຍີ ແລະການປະຕິບັດທີ່ກ້າວໜ້າຈະປະຕິວັດການດູແລສຸຂະພາບ, ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ, ແລະປັບປຸງສະຫວັດດີການທົ່ວໄປຂອງພວກເຮົາຕາມຄວາມກ້າວໜ້າຂອງເຕັກໂນໂລຊີ.
ວິສະວະກໍາຊີວະການແພດຈະຂັບເຄື່ອນພວກເຮົາໄປສູ່ອະນາຄົດທີ່ຄວາມລຶກລັບຂອງຊີວິດຖືກແກ້ໄຂ, ພະຍາດຕ່າງໆຖືກທໍາລາຍ, ແລະມະນຸດຊາດຢືນຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການດູແລສຸຂະພາບໂດຍນໍາໃຊ້ທ່າແຮງການປະຕິວັດຂອງ AI.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ