AI forScience已成为全球人工智能发展的新前沿，加速了科学研究的范式变革，带来科研模式的重构和新一轮科技革命。

AI for Science,thenfor industry   人工智能驱动科学，然后赋能产业。

生成式AI，产业大模型重塑行业入口及产业形态。

AI与合成生物的结合主要体现在以下几个方面:

1. 基因组设计使用机器学习和深度学习等AI技术来设计和优化合成生物的基因组,实现自定义的基因调控和代谢途径。

2. 生物系统建模建立基因调控网络和代谢通路的计算模型,利用AI进行仿真,辅助设计高效的合成生物系统。

3. 定向进化通过算法搜索和优化,实现定向驱动合成生物系统的进化,获得期望的新功能。

4. 大数据分析分析合成生物系统产生的海量数据,利用AI探索规律,指导生物设计。

5. 实验优化使用强化学习等技术,优化细胞操作的实验方案,提高工作效率。

6. 结果预测基于已有数据,建立深度学习模型,快速预测新设计的合成生物系统结果。

7. 自动化操作利用机器视觉等实现自动化的合成生物实验操作,减少人工参与。

8. 知识发现从合成生物大数据中发现模式和知识,拓展对生命系统的认知。

综上,AI是实现设计、优化、运用合成生物系统的关键技术之一。