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Contact us平臺基于人工智能,利用AI輔助機器學習,旨在基于底層算法和給定數據集生成預測模型。通過一系列的“尋找參數、估計參數、評估模型性能、識別和糾錯”循環訓練來優化模型性能,找尋數據庫中的最佳模型參數集,對輸入的數據進行準確預測,從而加速酶分子和基因網絡的定向進化。
基于智能設計的理念,將機器學習應用于基因元件、蛋白質性能以及基因線路的設計與改造,從分子組分到調控單元到代謝通路建立不同層次的預測模型,多維度的服務于合成生物學項目的研發。
訓練數據的數量和輸入數據的質量是機器學習的關鍵。智能設計平臺擁有全自動高通量篩選系統,包括移液工作站、機器人工作站、以及強大的分析檢測平臺,為機器學習創建大量高質量的訓練數據集。