人工智能如何在生物上应用,人工智能对生物工程的影响

发布时间:2024-01-03 14:14:12
发布者:网友

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一、计算神经生物学的应用有哪些

1、能够与人协同工作的机器人、重现人的视觉或感知信息,这都是计算神经生物学最实际的应用。

2、如果从所研究的标本层次来看,目前国内的计算神经生物学研究包括:突触功能调节对神经元活动特性的调控、单神经元功能建模、神经元群体功能建模、单个神经元活动对信息的编码、群体神经元活动对信息的编码、神经元网络活动特性的研究等。

3、这些工作的意义不仅在于对神经系统活动的生物学过程和生物学意义的理解,同时为人工智能的发展和临床康复应用提供了重要基础。

二、人工智能在计算机上的实现方法

1、人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式:

2、一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法(ENGINEERINGAPPROACH),它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。

3、另一种是模拟法(MODELINGAPPROACH),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

三、人工智能为啥要学生物

1、首先人就是生物,所以人工智能要学生物是非常正常的事。

2、生物与科技之间的关系,是非常微妙的。一切高级的智能都来自生物,但我们至今也不能弄懂为何毛毛虫会因为外界的刺激而蜷缩身体。也正因如此,我们在发展技术时会在有意无意中模仿生物的特性。当然结果并不尽然,模仿人脑的类脑计算进展不算顺利,但是向蚂蚁等生物学习得来的一系列群体算法,却有着很高的应用价值。

四、人工智能对生物工程的影响

1、随着人工智能技术的不断发展,大数据越来越多地被应用于医疗实践中,如临床决策、慢病干预、规范用药、监控预警等场景。值得注意的是,在控制应对新冠疫情时,不仅生物医学起到了至关重要的作用,人工智能和大数据技术发挥的助益同样不可忽视。

2、大数据平台通过搜集分析手机信令数据、居民出行记录等信息,可以对传染病时空传播过程进行城市级别的高分辨率模拟与预测,以及进行本地家庭、社区人群中传播效能、传播规律和驱动因素的研究等。同时,AI提高了生物医学行业的数据挖掘能力,助力研究新型冠状病毒2019-nCoV动物宿主朔源、和分子遗传变异规律,以及加速新冠疫苗研发等。可以说,生物医学已经进入了大数据时代。

3、虽然人工智能应用于生物医学领域已逐渐成为行业前沿探索的方向,并且取得了许多突破性成果,但当医疗数据的数量级升至“海量”时,所面临的挑战也将出现几何倍数的增长。

4、首先,在生物医学实践中,目前已存有海量的临床、遗传和行为学数据,并且这些数据每日还在持续新增。现今医疗大数据所涉及的资料规模,已经巨大到无法通过目前主流的软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理,并整理成为帮助决策的资讯。因此,虽然上述数据蕴藏着巨大的应用价值,但如何高速有效地处理医疗大数据,成为了人工智能领域计算机科学家必须克服的挑战。

五、人工智能在作物育种中的应用

1、应用分子生物学基础,预测基因的时空表达特异性、转录因子结合位点、开放染色质、各种表观遗传印记、染色体重组位点等。

2、克服传统线性模型的弱点,精确预测低频/罕见变异的分子表型和田间表型效应。

3、未来可以在计算机中对基因组DNA序列进行虚拟诱变,并利用神经网络模型预测变异的后果,从中挑选符合预期目标的变异序列进行实验验证,从而实现低成本定点定向设计育种。

OK,本文到此结束,这篇文章只是小编的分享,并不能代表大家观点和客观事实,仅仅给大家作为参考交流学习哦!希望对大家有所帮助。

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