Biotechnologie mit Rechenleistung schneller und kostengünstiger entwickeln
In unserem CLIB-Webinar „Machine Minds, Bio Solutions: Redefining Bioprocess & Enzyme Engineering“ haben wir uns mit mehr als 140 Teilnehmenden mit dem Thema der schnelleren Entwicklung von Enzymen, Prozessen und Produkten mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen befasst.
Unsere Referenten Victor Guallar vom Barcelona Supercomputing Center, Lukas Pluska von Exazyme, Matthew Thompson von Biomatter und Max Siska vom Forschungszentrum Jülich stellten ihre Arbeit und Forschung zum Thema vor: Sie sprachen über die Verwendung virtueller Daten, um Lücken in experimentellen Daten zu schließen oder ein KI-gestütztes großes Sprachmodell wie ChatGPT darauf zu trainieren, „Protein“ zu sprechen. Sie zeigten, wie man den Bedarf an Experimenten um den Faktor tausend reduzieren kann, wie man durch die Kombination von generativer KI und Physik neue Proteine von Grund auf neu bauen kann und wie man das richtige Experiment in einer mehrdimensionalen Wolke von Möglichkeiten findet, um die Entwicklung zu beschleunigen.
In einer abschließenden Diskussion mit allen Referenten diskutierten wir über die Standardisierung von Daten, die benötigte Rechenleistung und wie die Kommunikation zwischen Biotechnologie, Ingenieur- und Datenwissenschaften funktionieren kann.
Die meisten Teilnehmenden haben wahrscheinlich genauso viel über KI gelernt wie das CLIB-Team, insbesondere über all die Möglichkeiten, diese leistungsstarken Werkzeuge zur Gestaltung biotechnologischer Prozesse der Zukunft zu nutzen.
Vielen Dank an alle Referenten und Teilnehmenden, die dabei waren, und an unsere Projekte FuturEnzyme und BiodeCCodiNNg für die Unterstützung des Webinars.
