Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·10月13日 · 周二论文农业人工智能与决策模型阅读 1
Role of Artificial Intelligence in Advancing Biotechnology: A Comprehensive Review
Aman · Virender Kumar · Jyoti Mundlia
论文解读
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速览
综述人工智能在生物技术各领域的应用现状、工具、挑战与未来方向。
方法
文献综述，涵盖计算机视觉、机器学习、深度学习与自然语言处理。
发现
AI加速药物发现、基因组学与农业创新，但面临算法透明与数据隐私挑战。
机会点
可聚焦AI在农业生物技术中的具体落地，如作物育种或病害预测的透明算法研究。
影响力18
信息增量16
专业深度15
信源权威12
时效性8
AI与生物技术交叉综述，涉及农业创新与生物加工，具行业参考价值但非农业专属突破。
原文摘要
摘要——人工智能（AI）与生物技术的融合正在革新科学研究、医疗健康和工业应用。本文探讨了计算机视觉、机器学习、深度学习和自然语言处理等AI技术如何变革药物发现、基因组学、个性化医疗、农业创新和工业生物加工等重要生物技术领域。AI能够实现更快速的数据分析、生物行为的精准预测以及复杂任务的自动化，显著加快创新步伐。我们还讨论了生物技术中常用的AI工具，并重点介绍了AI驱动的生物技术初创企业的增长。尽管AI具有变革性潜力，但其融入也带来了一系列障碍，例如对透明算法的需求、伦理问题以及数据隐私担忧。本文旨在对生物技术与人工智能交叉领域的现状、最新进展及未来潜在发展进行全面综述。