人工智能和机器学习应用用于培养肉类
Michael E Todhunter1, Sheikh Jubair2, Ruchika Verma2
1Todhunter Scientifics, Minneapolis, MN, United States.
Frontiers in artificial intelligence
|October 9, 2024
概括
机器学习 (ML) 可以通过优化实验和减少资源需求来加速培养肉 (CM) 的开发. 本综述探讨了CM当前的ML应用以及未来的研究方向.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 生物技术是生物技术.
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 培养肉提供了环境,伦理和健康方面的好处,但面临着重大的技术障碍.
- 机器学习 (ML) 为加速培养肉类 (CM) 的研发提供了机会.
- 目前在CM中的ML应用是新生的,需要全面的概述.
研究的目的:
- 审查关于在培养肉中使用ML的现有文献.
- 确定ML可以解决CM生产当前挑战的关键领域.
- 为CM和ML科学家提供跨学科研究的基础.
主要方法:
- 在培养肉中使用ML的文献审查.
- 分析ML在四个关键CM研发领域的作用:细胞系建立,媒体设计,图像分析和生物处理.
- 对CM研究相关数据集的调查.
主要成果:
- 机器学习可以简化实验,预测结果,并减少CM的研发时间和资源.
- 在细胞系开发,媒介优化,图像分析和生物处理中确定了ML的机会.
- 强调需要可访问的数据集来推进CM中的ML.
结论:
- ML具有显著的潜力,可以加速培养肉技术的进步.
- ML和CM科学家之间的跨学科合作对于未来的进步至关重要.
- 需要进一步的研究和数据共享,以便在培养肉生产中充分利用ML.
