人工智能与生物工程:天作之合

在20世纪，物理学领域的一些发现与工程学结合带来了一些划时代的技术，这些技术我们现在认为是理所当然的。从电视、收音机到电脑和互联网，这些进步深刻地改变了我们的生活，以至于我们无法想象没有它们我们会怎样。有趣的是，类似的事情现在已经发生了，这要归功于最强大的技术之一:人工智能(AI)。

人工智能应用于从金融到日常生活的方方面面，如果与生物工程领域结合，它将变得非常有前景。通过先进的研究，专家，科学家，开发人员，甚至印度，美国或南美软件外包一些公司正在开发听起来像科幻的技术，帮助开发癌症检测纳米颗粒、精神控制仿生肢体和实验室工程器官。

生物的挑战

几十年来，生物学已经产生了大量复杂的数据。这主要有两个原因。一方面，生物系统本质上是复杂的，因此分析并从中获取信息意味着使用不同的不全面的方法。另一方面，这些获取数据的技术范围从高度具体和具体的(如数字成像)到抽象的(关于潜在症状的心理调查)。

此外，还有一种叫做"诅咒的维度这尤其影响了生物领域的分析。由于研究需要考虑统计显著性，因此需要一定数量的数据来支持这种研究的结果。由于在生物学研究中获得样本往往受到成本和/或可用来源(如癌细胞、活组织、器官等)的限制，用于进行研究的数据有时是稀疏的。

所有这些传统上都给生物学研究带来了挑战。数据并不总是大量存在的，即使有，也存在于越来越难以解释和评估的大型数据集中。今天，由于研究团队与AI和机器学习领域的开发人员、专家和南美软件开发公司合作，这一挑战正在被抛在身后。

人工智能是如何应用于生物工程的

提到机器学习是有目的的。这是因为它(以及它最先进的分支之一深度学习)是生物工程研究中应用最广泛的人工智能子集。在了解如何使用它之前，了解两种主要机器学习方法之间的关键区别是很重要的。

一方面，有监督学习，它包括通过训练实例学习的算法，需要人工输入。相反，无监督学习算法查看数据并从中推断出模式，而不依赖于人类输入或已知变量。这两种方法目前都用于图像识别，但它们也正在测试在生物工程、医学和一般医疗保健方面的应用。

因此，机器学习已被用于预测DNA和rna结合蛋白的序列特异性和调控区域。监督方法也被用于识别纯化选择和选择性清扫活跃在进化遗传学下的区域。人工智能也被用于疾病检测，主要是心血管疾病视网膜图像的研究．

至于生物工程本身，有些公司使用深度学习算法来处理药物开发和合成生物产品的工程。前者的一个例子是Atomwise该公司拥有自己的分子结构模型平台。该公司使用这些模型分析化学相互作用，以评估如何更好地针对各种疾病。这样的见解被用来设计新的治疗方法，否则是不可能的。

另一个很好的例子是安泽达用机器学习算法。通过这些技术，该公司能够设计出多种用途的蛋白质，从工业酶、蛋白质动力电池到增强型作物。它的平台非常强大，因为它使用深度学习从头开始设计蛋白质，能够执行自然界中无法发现的功能。

人工智能不仅仅用于生物工程过程本身。公司也在推出人工智能解决方案，以协助生物研究。其中一家公司不是别人，正是微软站B部门正在使用机器学习帮助实验室研究变得更精简和更快。

一些公司甚至将人工智能与其他技术相结合，以提出更创新的解决方案，促进研究，特别是在生物学和生物工程领域。举个例子翡翠云计算实验室该公司创建了一个基于云的平台，使用人工智能和机器人从来自世界各地的用户进行研究。因此，科学家可以在让这些机器人负责实验的同时专注于其他任务，将整个过程的持续时间缩短数周。

生物工程利用人工智能远远超出了医学和医疗保健的范畴。一个很好的例子是诺特可做．通过一种名为Giuseppe的机器学习算法，该公司正在分析动物性食品(如乳制品)的分子结构，以预测如何使用植物性替代品生产类似的产品。他们想出的第一个产品是什么?不是梅奥，是一种完全不含鸡蛋的蛋黄酱。

未来的前景

使用人工智能处理和分析生物工程中的生物数据似乎是一件无需思考的事情。机器和深度学习算法带来的复杂性使我们能够克服一些与研发相关的传统挑战，同时帮助发现意想不到的可能性。

然而，这并不意味着人工智能是所有问题的解决方案。这些预测的准确性存在问题，因为它们来自于一种黑箱式的逻辑，有时会给人类的解释留下空间。在复杂的生物学研究中，这可能是相当有问题的，特别是当需要异构数据集成以获得更多验证结果时。

维度的诅咒仍然是一个潜在的问题。虽然机器学习可以缓解这个问题，但数据的性质及其来源增加了一层不容忽视的分析。来自多个来源的定性数据可能更易于管理，也更容易组合，但来自不同来源的定量数据可能需要“规范化”，这就不同了。

未来几年将定义人工智能在生物工程和生物研究中的作用。随着私人投资在该部门的增加，这增至38亿美元仅去年一年，整个领域对机器学习算法的采用很可能会增加。与此同时，我们必须密切关注私人实验室、生物工程公司、教育机构、开发人员、专家和拉丁美洲软件外包公司之间的联系，看看他们如何利用人工智能和生物工程，这对组合似乎是天造地造的。