【合成生物学ナビ】人工知能(その4)
Synbiobetaにでていた「How AI Is Transforming Synthetic Biology: Reaching Far Beyond Biopharma(AI が合成生物学をどのように変革するか: バイオ医薬品のはるか先へ)」という記事に学ぶ人工知能(その4)です。
ワークフローの最適化
Machine Learning Operations (MLOps) は、機器のメンテナンスのニーズ、消耗品の使用、品質管理の合理化の予測など、パフォーマンスの最適化を行います。
Elemental Machines
スマートセンサーを使用してデータ収集し、パフォーマンスに影響を与える可能性のある要因を特定し、それらの変動を制御。
Clustermarket
ラボでの機器の使用状況を調整し、メンテナンス活動を計画し、リソース要件を予測するためのツールを提供。
LabVantage Analytics
AI を使用してパフォーマンスを追跡し、潜在的な問題が発生する前に警告。
発酵技術とスケールアップ
TeselaGen
機械学習に裏付けられた発酵最適化ツールを提供。2011年、サンフランシスコ・ベイエリアで設立。
AI4B.io
工業用バイオリアクターにおける微生物のパフォーマンスをリアルタイムにシミュレートする発酵デジタル ツインと呼ばれるモデル。オランダの企業。
GinkgoのConcentric
synbiobetaの記事ではなくて、最近のサム・アルトマン関連騒動の報道で、Nature誌が報じていた記事で紹介されていた論文です。
【Twitter】 https://twitter.com/yamagatm3
更新の通知を受け取りましょう
投稿したコメント