論文の概要: Integrating AI and Quantum-Inspired Techniques for Efficient Enzyme Fermentation Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06420v2
- Date: Mon, 09 Feb 2026 05:14:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 17:49:39.496143
- Title: Integrating AI and Quantum-Inspired Techniques for Efficient Enzyme Fermentation Optimization
- Title（参考訳）: 効率的な酵素発酵最適化のためのAIと量子インスピレーション技術の統合
- Authors: Ying-Wei Tseng, Yu-Ting Kao, Yeong-Jar Chang, Jia-Han Ou, Wen-Zhi Zhang, Jin-Jia Wang, Yung-Hsiang Lin,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)と量子インスピレーション技術を組み合わせた新しい手法を提案する。
高度なソフトウェアシミュレーションを使用することで、従来の物理実験と比較して時間とコストが大幅に削減される。
この研究は酵素発酵に焦点を当て、より少ない実験でより良い結果が得られることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6072409193993282
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a new method that combines Artificial Intelligence (AI) and quantum-inspired techniques to improve the efficiency of multi-variable optimization experiments. By using advanced software simulations, this approach significantly reduces the time and cost compared to traditional physical experiments. The research focuses on enzyme fermentation, demonstrating that this method can achieve better results with fewer experiments. The findings highlight the potential of this approach to more effectively identify optimal formulations, leading to advancements in enzyme fermentation and other fields that require complex optimization. Initially, the Active Ingredients (AIN) could not be improved even after 600 experiments. However, by adopting the method outlined in this paper, we were able to identify a better formula in just 405 experiments. This resulted in an increase of AIN from 8481 to 10068, representing an improvement of 18.7%.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多変数最適化実験の効率を向上させるために,人工知能(AI)と量子インスピレーション技術を組み合わせた新しい手法を提案する。
高度なソフトウェアシミュレーションを使用することで、従来の物理実験と比較して時間とコストが大幅に削減される。
この研究は酵素発酵に焦点を当て、より少ない実験でより良い結果が得られることを示した。
この結果は、最適な定式化をより効果的に特定するこのアプローチの可能性を強調し、酵素発酵やその他の複雑な最適化を必要とする分野の進歩につながった。
当初、アクティブイングレディエント (AIN) は600の実験後も改善できなかった。
しかし,本論文で概説した手法を用いることで,405実験でより優れた式を同定することができた。
その結果、AINは8481から10068に増加し、18.7%が改善した。
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