בינה מלאכותית על השולחן: מקרה הלימוד של הנדסת PKS

סינתזות פוליקיטידיות (PKS) הן חלבונים גדולים המהווים מפעלי ייצור המייצרים מגוון כימיקלים חיוניים לייצור ביוטכנולוגי אמריקאי, כולל דלקים, תרופות וכימיקלים בכמות גדולה. הנדסת מערכות PKS היא מורכבת, עם זאת, בשל גודלם ומורכבותם של החלבונים. הנדסת חלבונים אלו דורשת סבבים חוזרים של תכנון ניסויים, בניית מבנים גנטיים, בדיקת ביצועים ופירוש תוצאות. בינה מלאכותית יכולה לתמוך בכמה שלבים של מחזור העיצוב–בנייה–בדיקה–למידה, או DBTL, כאשר הפלטים שלה מומרות להיפותזות מדעיות ניתנות לבדיקה. המושב הזה כולל שני מצגות בהנחיית סטודנטים המפרטות יישומים מעשיים של בינה מלאכותית בהנדסת PKS. הדוברים יראו כיצד בינה מלאכותית יכולה לסייע ביצירת היפותזות, פירוש ניסויים, זיהוי אסטרטגיות הנדסיות מבטיחות, ובחירת ניסויים הבאים. יחד, ההרצאות מציגות את המושג "בינה מלאכותית במחזור DBTL," ממקמות את הבינה המלאכותית בתוך תהליך מדעי ולא מעליו. בינה מלאכותית משמשת כקול חשוב במדע, עוזרת לסטודנטים להבין מראש תוצאות ניסויים ולפרש את התוצאות שלהם מהר יותר. המשתתפים יקבלו מסגרת מעשית לשימוש בבינה מלאכותית בזמן שהם מאשרים את הפלטים שלה ושומרים על אחריות אנושית בהחלטות מדעיות. המושב מיועד לסטודנטים, מחנכים, חוקרים ואחרים המתעניינים בביו-טכנולוגיה, בבינה מלאכותית או בחדשנות מדעית. אין צורך בידע קודם בהנדסת PKS. דיון קצר עם הקהל ושאלות ותשובות ייערכו לאחר מכן.