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文档摘要

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泓域咨询·聚焦课题研究及项目申报

生成式人工智能推动生物实验程序优化

引言

生物学实验所产生的数据量庞大，且多为非结构化数据。传统的数据分析方法在面对如此庞大的数据时，难以高效地提取有效信息，进而影响研究的进展。而生成式人工智能能够在海量数据中识别潜在的规律和趋势，通过模型的训练生成新的数据，为实验提供进一步的参考。其强大的数据分析和生成能力，使其成为处理复杂生物学数据的理想工具。

生成对抗网络（GAN）作为一种新兴的生成式人工智能技术，通过训练两个神经网络进行博弈，一个网络生成数据，另一个网络进行判别。通过这种对抗训练，GAN能够生成非常逼真的数据。对于生物实验中的数据生成，GAN能够