Bota Bio đổi tên thành Enhe Technology và ra mắt nền tảng AI sản xuất sinh học SAION AI
AI phân tích 4
Các điểm chính được AI trích xuất từ bài viết
-
1
SAION AI: Nền tảng AI vật lý cho sản xuất sinh học
Enhe Technology đã ra mắt SAION AI, một nền tảng AI vật lý tiên phong trong ngành sản xuất sinh học. SAION AI được thiết kế để kiểm soát thiết bị phòng thí nghiệm thông qua hệ thống AI, cho...
-
2
Kiến trúc COE của SAION AI
SAION AI của Enhe Technology được xây dựng trên kiến trúc COE, bao gồm ba tầng chính: Tầng nhận thức (Cognition), Tầng điều phối (Orchestration), và Tầng thực thi (Execution). Tầng nhận thức tích hợp dữ liệu thí nghiệm đa...
-
3
Enhe Technology: Sự chuyển mình từ Bota Bio
Bota Bio, một công ty sản xuất sinh học thành lập năm 2019, đã chính thức đổi tên thành Enhe Technology. Sự thay đổi này không chỉ là một bước chuyển về thương hiệu mà còn đánh dấu sự chuyển...
-
4
Mục tiêu phát triển của SAION AI
Mục tiêu của SAION AI là mã hóa các quy trình thí nghiệm và liên tục cập nhật dữ liệu vào hệ thống thông qua học tăng cường. Điều này giúp thúc đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu và phát...
Enhe Technology: Sự chuyển mình từ Bota Bio sang nền tảng công nghệ AI
Công ty sản xuất sinh học Bota Bio, thành lập năm 2019, vừa công bố đổi tên thương hiệu tại Trung Quốc từ Enhe Bio sang Enhe Technology, đánh dấu bước chuyển từ một doanh nghiệp công nghệ sinh học sang nền tảng công nghệ dựa trên AI.
Giới thiệu SAION AI: Nền tảng AI vật lý tiên phong trong ngành sản xuất sinh học
Cùng thời điểm, công ty đã ra mắt SAION AI, một nền tảng AI vật lý được thiết kế riêng cho ngành sản xuất sinh học, cho phép kiểm soát thiết bị phòng thí nghiệm thông qua hệ thống AI để thực hiện các thí nghiệm tự động.
Hệ thống này còn được gọi là “lab lobster” với kiến trúc xây dựng trên khung COE (Cognition-Orchestration-Execution).
Kiến trúc đặc biệt của SAION AI
- Tầng nhận thức (Cognition) tích hợp hàng triệu bộ dữ liệu thí nghiệm đa phương thức cùng với các mô hình AI như AlphaFold để phân tích thiết kế gen và quá trình lên men.
- Tầng điều phối (Orchestration) sử dụng công cụ Agent Harness để phá vỡ các mục tiêu khoa học thành các nhiệm vụ có thể thực hiện.
- Tầng thực thi (Execution) kết nối thuật toán trực tiếp với thiết bị phòng thí nghiệm thông qua ngôn ngữ giao thức sinh học độc quyền Biological Protocol Language (BPL).
Tiền thân và hợp tác chiến lược của Enhe Technology
Trước đó, Bota Bio đã phát triển nền tảng Cell2Cloud Biofoundry, bao phủ toàn bộ quy trình từ nghiên cứu & phát triển (R&D) đến sản xuất thử nghiệm và sản xuất công nghiệp. Hãng đã hợp tác cùng nhiều đối tác lớn như NHU, Tập đoàn Yili, Proya, BASF và Syensqo.
Mục tiêu phát triển và tương lai của SAION AI
Theo công ty, mục tiêu của SAION AI là mã hóa các quy trình thí nghiệm và liên tục cập nhật dữ liệu thí nghiệm vào hệ thống thông qua học tăng cường, từ đó thúc đẩy nhanh tiến độ R&D và công nghiệp hóa trong lĩnh vực sản xuất sinh học.
Nguồn: IPOzaozhidao
Bài viết hay? Ấn để tương tác
Bình luận (0)
Hãy là người đầu tiên bình luận trong bài
Đăng nhập Đăng nhập để bình luận trong bài viết này