Биоинформационные технологии влияют на развитие искусственного интеллекта, позволяя создавать более энергоэффективные системы и удовлетворяющие потребности в хранении данных. 2

Некоторые примеры такого влияния:

• Использование живых нейронов. 1 Например, платформа Bionode, где выращенные в лаборатории нейроны подключаются к обычным процессорам. 1 Такие нейроны способны адаптироваться, обучаться и потребляют меньше энергии, чем классические GPU. 1 Технология уже применяется в реальных задачах: от компьютерного зрения до обучения языковых моделей. 1
• Применение органоидов. 2 Выращенные в лабораторных условиях клетки используются для разработки систем искусственного интеллекта. 2 Органоиды формируют новые нейронные пути подобно тому, как учится человеческий мозг. 2
• Использование ИИ в генетическом анализе. 5 Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать огромные объёмы генетической информации, выявляя важные генетические маркеры и мутации. 5 ИИ помогает в распознавании сложных паттернов в ДНК, которые могут быть связаны с определёнными заболеваниями. 5

Таким образом, интеграция искусственного интеллекта в биотехнологии открывает новые возможности для научных исследований и разработки лечебных методов, способствуя ускорению научных открытий, повышению точности диагностических методов и созданию персонализированных лечебных стратегий. 5