KI am Arbeitsplatz: PKS Ingenieurstudien

Polyketidsynthasen (PKS) sind große Montage-Enzyme, die eine Vielzahl von Chemikalien herstellen, die für die amerikanische biotechnologische Produktion von entscheidender Bedeutung sind, einschließlich Brennstoffen, Medikamenten und Bulk-Chemikalien. Die Ingenieurwissenschaften von PKS-Systemen sind jedoch komplex, da die Enzyme groß und kompliziert sind. Das Engineering dieser Proteine erfordert wiederholte Zyklen des Entwerfens von Experimenten, Erstellens genetischer Konstrukte, Testens der Leistung und Interpretierens von Ergebnissen. Künstliche Intelligenz kann mehrere Phasen dieses Design–Build–Test–Learn- oder DBTL-Zyklus unterstützen, wenn ihre Ergebnisse in testbare wissenschaftliche Hypothesen umgewandelt werden. Diese Sitzung beinhaltet zwei von Studenten geleitete Präsentationen, die praktische KI-Anwendungen im PKS-Engineering beschreiben. Die Referenten werden demonstrieren, wie KI bei der Hypothesenbildung, der experimentellen Interpretation, der Identifikation vielversprechender Ingenieurstrategien und der Auswahl nachfolgender Experimente helfen kann. Gemeinsam führen die Vorträge in das Konzept des „KI-im-DBTL-Zyklus“ ein und platzieren KI innerhalb des wissenschaftlichen Prozesses anstatt über ihm. KI dient als wissenschaftliches Prüfungsinstrument und unterstützt Studierende dabei, experimentelle Ergebnisse vorauszusehen und ihre Ergebnisse schneller zu interpretieren. Die Teilnehmer erhalten einen praktischen Rahmen für den Einsatz von KI, während sie deren Ergebnisse überprüfen und die menschliche Verantwortung für wissenschaftliche Entscheidungen wahren. Die Sitzung richtet sich an Studenten, Lehrkräfte, Forschende und andere, die sich für Biotechnologie, künstliche Intelligenz oder wissenschaftliche Innovation interessieren. Es sind keine Vorkenntnisse im PKS-Engineering erforderlich. Eine kurze Publikumsdiskussion und eine Fragerunde werden folgen.