論文の概要: Applications of machine Learning to improve the efficiency and range of
microbial biosynthesis: a review of state-of-art techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13877v2
- Date: Sat, 14 Oct 2023 23:27:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 20:48:47.622033
- Title: Applications of machine Learning to improve the efficiency and range of
microbial biosynthesis: a review of state-of-art techniques
- Title（参考訳）: 微生物生合成の効率と範囲を改善するための機械学習の応用--最先端技術の再検討
- Authors: Akshay Bhalla, Suraj Rajendran
- Abstract要約: 本稿では, 生合成に使用される異なる機械学習プログラムについて概説する。
課題や研究の方向性も強調し、成長する分野におけるさらなる研究と開発を推し進める役割を果たしている。
本論文は, 研究を行う研究者, 産業専門家のプロセス改善, 生合成における機械学習の概念の理解を目指す学生のリファレンスとして機能することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the modern world, technology is at its peak. Different avenues in
programming and technology have been explored for data analysis, automation,
and robotics. Machine learning is key to optimize data analysis, make accurate
predictions, and hasten/improve existing functions. Thus, presently, the field
of machine learning in artificial intelligence is being developed and its uses
in varying fields are being explored. One field in which its uses stand out is
that of microbial biosynthesis. In this paper, a comprehensive overview of the
differing machine learning programs used in biosynthesis is provided, alongside
brief descriptions of the fields of machine learning and microbial biosynthesis
separately. This information includes past trends, modern developments, future
improvements, explanations of processes, and current problems they face. Thus,
this paper's main contribution is to distill developments in, and provide a
holistic explanation of, 2 key fields and their applicability to improve
industry/research. It also highlights challenges and research directions,
acting to instigate more research and development in the growing fields.
Finally, the paper aims to act as a reference for academics performing
research, industry professionals improving their processes, and students
looking to understand the concept of machine learning in biosynthesis.
- Abstract（参考訳）: 現代の世界では、テクノロジーが最盛期にある。
データ分析、自動化、ロボティクスなど、プログラミングと技術における様々な道が検討されている。
機械学習は、データ分析を最適化し、正確な予測を行い、既存の機能を急いで改善する鍵となる。
現在、人工知能における機械学習の分野が開発され、様々な分野における機械学習の利用が検討されている。
その利用が際立っている分野は微生物生合成である。
本稿では, 生物合成における異なる機械学習プログラムの概要を概説するとともに, 機械学習と微生物生合成の分野を別々に解説する。
この情報には、過去のトレンド、モダンな開発、将来の改善、プロセスの説明、そして彼らが直面する現在の問題が含まれる。
そこで本稿では,開発を蒸留し,2つの重要な分野とその産業・研究への適用性について総合的な説明を行う。
課題や研究の方向性も強調し、成長する分野におけるさらなる研究と開発を推し進めている。
最後に, 研究を行う研究者, 産業専門家のプロセス改善, 生合成における機械学習概念の理解を目指す学生の参考となることを目的とした。
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