ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາຂອງເທກໂນໂລຍີ Artificial Intelligence (AI), ອຸດສາຫະກໍາກໍາລັງຄົ້ນຫາວິທີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄຫມນີ້ກັບໂດເມນຂອງພວກເຂົາ.ສໍາລັບເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບ, ອຸດສາຫະກໍາອາຫານ, ແລະຂະແຫນງການຢາ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະຫນາດກາງວັດທະນະທໍາແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ.ເຕັກໂນໂລຊີ AI ນໍາເອົາໂອກາດ ແລະຄວາມສາມາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນມາສູ່ຂະບວນການນີ້.ບົດຄວາມນີ້ເຈາະຈົງໃສ່ວິທີການ AI ໃຫ້ຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການປັບປຸງວັດທະນະທໍາຂະຫນາດກາງ.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຜ່ານທາງສູງ:
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະຫນາດກາງຂອງວັດທະນະທໍາປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນການທົດລອງຈໍານວນຫລາຍ.ວິທີການວິເຄາະແບບດັ້ງເດີມມັກຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍແລະບໍ່ມີປະສິດທິພາບ.AI algorithms, ໂດຍສະເພາະແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ, ສາມາດປະມວນຜົນແລະວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ສະກັດເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງສູດວັດທະນະທໍາທີ່ດີທີ່ສຸດຢ່າງໄວວາ.
ການສ້າງຕົວແບບການຄາດເດົາ:
ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຮູບແບບການຄາດເດົາສາມາດຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ.ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າກ່ອນທີ່ຈະດໍາເນີນການທົດລອງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຈ້າງຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຄາດຄະເນວ່າສູດວັດທະນະທໍາຂະຫນາດກາງໃດທີ່ຈະປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຫຼຸດຜ່ອນການທົດລອງທີ່ຊ້ໍາກັນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບ R & D.
ການວິເຄາະເສັ້ນທາງ Metabolic:
AI ສາມາດຊ່ວຍເຫຼືອນັກຄົ້ນຄວ້າໃນການວິເຄາະເສັ້ນທາງການເຜົາຜະຫລານຂອງຈຸລິນຊີ, ກໍານົດຈຸດ metabolic ທີ່ສໍາຄັນ.ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂໍ້ເຫຼົ່ານີ້, ອັດຕາແລະຜົນຜະລິດໂດຍລວມຂອງການສ້າງຜະລິດຕະພັນສາມາດໄດ້ຮັບການຍົກລະດັບ.
ການອອກແບບການທົດລອງທີ່ດີທີ່ສຸດ:
AI ສາມາດຊ່ວຍນັກຄົ້ນຄວ້າໃນການອອກແບບການທົດລອງທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການນໍາໃຊ້ການອອກແບບຂອງການທົດລອງ (DOE) ແລະວິທີການສະຖິຕິອື່ນໆ, ຂໍ້ມູນສູງສຸດສາມາດໄດ້ຮັບດ້ວຍການທົດລອງທົດລອງຫນ້ອຍທີ່ສຸດ.
ການຕິດຕາມ ແລະ ການປັບອັດຕະໂນມັດ:
ການສົມທົບ AI ກັບເທກໂນໂລຍີເຊັນເຊີເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດຂອງການຕິດຕາມແລະການປັບຕົວໃນລະຫວ່າງຂະບວນການປູກຝັງ.ຖ້າຕົວແບບ AI ກວດພົບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຈຸລິນຊີທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດຫຼືການຫຼຸດລົງຂອງອັດຕາການຜະລິດຜະລິດຕະພັນ, ມັນສາມາດປັບເງື່ອນໄຂການປູກຝັງແບບອັດຕະໂນມັດ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂະບວນການຜະລິດຍັງຄົງດີທີ່ສຸດ.
ການສ້າງກາຟຄວາມຮູ້:
AI ສາມາດຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງກຣາຟຄວາມຮູ້, ການລວມຕົວ ແລະ ການຂຸດຄົ້ນວັນນະຄະດີຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອສະເໜີໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າມີຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະໜາດກາງຂອງວັດທະນະທຳ.
ການຈຳລອງ ແລະ ການຈຳລອງ:
AI ສາມາດຈໍາລອງສະຖານະການການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຈຸລິນຊີພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂການປູກຝັງຕ່າງໆ, ຊ່ວຍເຫຼືອນັກຄົ້ນຄວ້າໃນການຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດລອງແລະການອະນຸລັກຊັບພະຍາກອນການທົດລອງທີ່ມີຄ່າ.
ການເຊື່ອມໂຍງລະຫວ່າງວິຊາ:
ດ້ວຍ AI, ຄວາມຮູ້ຈາກຊີວະສາດ, ເຄມີ, ຟີຊິກ, ແລະສາຂາວິຊາອື່ນໆສາມາດຖືກລວມເຂົ້າກັນໄດ້, ເຮັດໃຫ້ການສືບສວນບັນຫາການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະຫນາດກາງຂອງວັດທະນະທໍາຈາກຫຼາຍທັດສະນະ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, AI ແນະນໍາຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະຫນາດກາງວັດທະນະທໍາ.ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ຍົກສູງປະສິດທິພາບ R&D ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງໃຫ້ການວິເຄາະ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ຄົບຖ້ວນກວ່າ.ການເບິ່ງໄປຂ້າງຫນ້າ, ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ມີເຫດຜົນທີ່ຈະເຊື່ອວ່າການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະຫນາດກາງວັດທະນະທໍາຈະກາຍເປັນກົງໄປກົງມາ, ມີປະສິດທິພາບ, ແລະຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ເວລາປະກາດ: ສິງຫາ-08-2023