{"id":7317,"date":"2024-09-09T12:56:09","date_gmt":"2024-09-09T12:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/longchangchemical.com\/?p=7317"},"modified":"2026-04-28T10:42:35","modified_gmt":"2026-04-28T10:42:35","slug":"why-the-end-of-ai-is-biopharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/longchangchemical.com\/tr\/why-the-end-of-ai-is-biopharma\/","title":{"rendered":"Yapay zekan\u0131n sonu neden biyofarma?"},"content":{"rendered":"

Yapay zekan\u0131n sonu neden biyofarma?<\/strong><\/h1>\n

<\/p>\n

Quick answer:<\/strong> A practical enzyme or food-ingredient decision starts with the process target, then checks activity, application window, sensory impact, and batch-to-batch consistency before scale-up.<\/p>\n

<\/p>\n

Yapay zekan\u0131n gelecekteki geli\u015fim y\u00f6n\u00fcne ili\u015fkin olarak, yat\u0131r\u0131m toplulu\u011funun farkl\u0131 g\u00f6r\u00fc\u015fleri vard\u0131r; baz\u0131lar\u0131 bunun fotovoltaik end\u00fcstrisi, baz\u0131lar\u0131 enerji end\u00fcstrisi oldu\u011funa inan\u0131rken, NVIDIA bunun biyofarmas\u00f6tik alan\u0131 oldu\u011funa inanmaktad\u0131r. NVIDIA'n\u0131n 2023 yat\u0131r\u0131m plan\u0131nda, yapay zeka alan\u0131ndaki \u00e7ekirdek algoritmalar ve altyap\u0131 in\u015fas\u0131na ek olarak, biyofarmas\u00f6tikler de yat\u0131r\u0131m\u0131n\u0131n kilit bir alan\u0131 haline geldi. NVIDIA'n\u0131n sa\u011fl\u0131k i\u015flerinden sorumlu ba\u015fkan yard\u0131mc\u0131s\u0131 Kimberly Powell bu konuda net konu\u015ftu: \"Bilgisayar destekli tasar\u0131m end\u00fcstrisi $2 trilyon piyasa de\u011ferine sahip ilk \u00e7ip \u015firketini kurabiliyorsa, bilgisayar destekli ila\u00e7 ke\u015fif end\u00fcstrisi neden bir sonraki trilyon dolarl\u0131k piyasa de\u011ferine sahip ila\u00e7 \u015firketini kuramas\u0131n?\"<\/p>\n

 <\/p>\n

NVIDIA'n\u0131n AI+BioPharma'n\u0131n gelece\u011fi konusunda iyimser oldu\u011fu ve NVIDIA benzeri bir ba\u015far\u0131 hikayesi daha yaratmay\u0131 hedefledi\u011fi a\u00e7\u0131k. NVIDIA bu alan i\u00e7in neden bu kadar y\u00fcksek beklentilere sahip? Bu sorunun cevab\u0131, ila\u00e7 sekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn temel zorluklar\u0131n\u0131 ve alt\u0131nda yatan mant\u0131\u011f\u0131 derinlemesine anlamay\u0131 gerektiriyor.<\/p>\n

Anti-Moore Yasas\u0131
\nYapay zeka teknolojisinin h\u0131zl\u0131 geli\u015fimi, entegre devre end\u00fcstrisinin h\u0131zl\u0131 ilerlemesinden ayr\u0131 tutulamaz. Intel'in kurucusu Gordon Moore, yar\u0131 iletken end\u00fcstrisini y\u0131llarca derinlemesine inceledikten sonra, entegre devrelerdeki transist\u00f6r say\u0131s\u0131n\u0131n yakla\u015f\u0131k her 18 ila 24 ayda bir ikiye katland\u0131\u011f\u0131 fikrini \u00f6zetledi. Bu \u00fcnl\u00fc Moore Yasas\u0131'd\u0131r. Moore Yasas\u0131, teknoloji ilerlemeye devam ettik\u00e7e, i\u015flemci performans\u0131n\u0131n yakla\u015f\u0131k her iki y\u0131lda bir ikiye katlanaca\u011f\u0131n\u0131 ve fiyatlar\u0131n eskisinin yar\u0131s\u0131na d\u00fc\u015fece\u011fini belirtmektedir. Teknolojinin bu s\u00fcrekli yinelenmesi ve ilerlemesi sayesinde bilgisayar teknolojisi katlanarak b\u00fcy\u00fcm\u00fc\u015f ve giderek daha fazla \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 \u00f6zelli\u011fe olanak sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

Ancak, yar\u0131 iletken end\u00fcstrisindeki Moore Yasas\u0131'n\u0131n aksine, biyofarmas\u00f6tik end\u00fcstrisindeki e\u011filimler \"anti-Moore Yasas\u0131\" olgusunu g\u00f6stermektedir. Uzun bir s\u00fcredir, yenilik\u00e7i ila\u00e7lar\u0131n geli\u015ftirilmesi \"iki onlu yasa\" olarak bilinmektedir; yani yeni bir ilac\u0131n geli\u015ftirilmesi genellikle on y\u0131l s\u00fcrmekte ve bir milyar dolara mal olmaktad\u0131r. Ancak bu rakamlar art\u0131k ge\u00e7erlili\u011fini yitirmi\u015ftir; en son veriler yenilik\u00e7i bir ilac\u0131n ortalama Ar-Ge maliyetinin k\u00fcresel olarak $2,6 milyar civar\u0131nda oldu\u011funu ve ortalama Ar-Ge d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn 10,5 y\u0131l civar\u0131nda oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. Uzun Ar-Ge d\u00f6ng\u00fcleri ve y\u00fcksek Ar-Ge maliyetleri, yenilik\u00e7i ila\u00e7 geli\u015ftirmeyi son derece riskli hale getirmekte, sadece b\u00fcy\u00fck miktarlarda mali destek gerektirmekle kalmay\u0131p ayn\u0131 zamanda y\u00fcksek ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k oranlar\u0131yla da kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya b\u0131rakmaktad\u0131r. \u0130\u015fleri daha da zorla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in, yeni ila\u00e7lar ve hedefler geli\u015ftirmenin maliyeti artt\u0131k\u00e7a ve daha fazla ila\u00e7 ve hedef ke\u015ffedildik\u00e7e yat\u0131r\u0131m getirisi azald\u0131k\u00e7a, Ar-Ge'nin zorlu\u011fu zaman i\u00e7inde artmaya devam etmektedir.<\/p>\n

 <\/p>\n

Bu anti-Moore Yasas\u0131 ortam\u0131nda, yenilik\u00e7i ila\u00e7 Ar-Ge'sinin e\u015fi\u011fi giderek y\u00fckselmekte ve yat\u0131r\u0131m riski artmakta, bu da yenilik\u00e7i ila\u00e7 Ar-Ge'sinin giderek b\u00fcy\u00fck i\u015fletmelerin himayesine girmesine neden olmaktad\u0131r. Bununla birlikte, ila\u00e7 end\u00fcstrisi genellikle marjlardaki inovasyon taraf\u0131ndan y\u00f6nlendirilir ve bir\u00e7ok yeni teknoloji ba\u015flang\u0131\u00e7ta start-up'larda do\u011far. Ancak bu teknolojiler a\u015famal\u0131 olarak onayland\u0131\u011f\u0131nda b\u00fcy\u00fck \u015firketler m\u00fcdahale etmeye ve d\u00fczen kurmaya ba\u015flar.
\nEnd\u00fcstrinin geli\u015fim yasalar\u0131 ile itici g\u00fc\u00e7leri aras\u0131nda bariz bir \u00e7eli\u015fki olu\u015fmu\u015ftur; bu, insani t\u0131p teknolojisinin ilerlemesinde bir darbo\u011faza yol a\u00e7abilecek son derece s\u0131ra d\u0131\u015f\u0131 bir olgudur ve hi\u00e7 kimsenin g\u00f6rmekten mutlu olmayaca\u011f\u0131 bir durumdur.
\nBiyofarmas\u00f6tik end\u00fcstrisinin ciddi bir de\u011fi\u015fime ihtiyac\u0131 var ve yenilik\u00e7i ila\u00e7 geli\u015ftirmenin s\u00fcrekli artan maliyeti bu t\u00fcr bir de\u011fi\u015fim i\u00e7in alan sa\u011fl\u0131yor. Bu iki fakt\u00f6re dayanarak NVIDIA, yapay zeka teknolojisinin ila\u00e7 end\u00fcstrisinde devrim yaratma potansiyeline sahip oldu\u011funa inanmaktad\u0131r.
\nDeneyime kar\u015f\u0131 sezgi
\nModern ila\u00e7 end\u00fcstrisi genellikle sezgiler \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015f surlarla \u00e7evrili bir \u015fehre benzetilir. Yenilik\u00e7i ila\u00e7lar\u0131n piyasaya s\u00fcr\u00fclmeden \u00f6nce titiz ve sistematik klinik do\u011frulamadan ge\u00e7mesi gerekse de, ke\u015fif s\u00fcreci belirsizliklerle doludur. \u0130la\u00e7 ke\u015fif s\u00fcrecinin tamam\u0131 bir huniyi and\u0131r\u0131r ve ba\u015far\u0131l\u0131 aday bile\u015fiklerin say\u0131s\u0131, ila\u00e7 ke\u015ffinden klinik \u00f6ncesi do\u011frulamaya ve klinik do\u011frulamaya kadar her a\u015famada giderek azal\u0131r. Bunlar aras\u0131nda ila\u00e7 ke\u015fif a\u015famas\u0131 \u00f6zellikle zordur, \u00e7\u00fcnk\u00fc geli\u015ftiricilerin yakla\u015f\u0131k 10.000 potansiyel aday\u0131 belirlemek i\u00e7in say\u0131s\u0131z bile\u015fi\u011fi elemesi ve nihayet tarama katmanlar\u0131ndan sonra do\u011fru bile\u015fi\u011fe kilitlenmesi gerekir. Belirli bir hedefi ke\u015ffetmek ve tan\u0131mlamak sadece tesad\u00fcfi de\u011fil, ayn\u0131 zamanda do\u011frulamas\u0131 karma\u015f\u0131k ve s\u0131k\u0131c\u0131d\u0131r ve do\u011fru molek\u00fcle ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde lokalize etmek daha da zordur.<\/p>\n

 <\/p>\n

Nesiller boyu s\u00fcren ila\u00e7 ke\u015ffi \u00e7abalar\u0131 ila\u00e7 ke\u015ffi s\u00fcrecini standartla\u015ft\u0131rm\u0131\u015f olsa da, b\u00fcy\u00fck miktarda bile\u015fik verisiyle kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kal\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, Ar-Ge hala b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n sezgilerine ba\u011fl\u0131d\u0131r ve veriler yaln\u0131zca s\u0131n\u0131rl\u0131 yard\u0131m sa\u011flayabilir. Ar-Ge'nin do\u011fru y\u00f6nlendirilmesi ba\u015far\u0131 i\u00e7in bir \u00f6n ko\u015fuldur ve bir kez yanl\u0131\u015f yola girildi\u011finde, ne kadar \u00e7aba sarf edilirse edilsin, yine de nafile olabilir. Sezgilere olan bu a\u015f\u0131r\u0131 g\u00fcven, geleneksel ila\u00e7 Ar-Ge maliyetlerindeki s\u00fcrekli art\u0131\u015f\u0131n temel nedenidir.
\n\u0130la\u00e7 sekt\u00f6r\u00fcnde Ar-Ge maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrmek i\u00e7in daha veri odakl\u0131 bir Ar-Ge yakla\u015f\u0131m\u0131na ge\u00e7ilmesi gerekmektedir. Veri esasen birikmi\u015f deneyimdir ve dijitalle\u015ftirilmesi Ar-Ge ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131klar\u0131n\u0131n ortadan kald\u0131r\u0131lmas\u0131 anlam\u0131na gelmez, aksine ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131klar bir sonraki Ar-Ge i\u00e7in bir \u00f6\u011frenme taban\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir. B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli model e\u011fitimi sayesinde yapay zeka, ila\u00e7 tarama s\u00fcrecini daha h\u0131zl\u0131 ve daha do\u011fru hale getirebilir.
\nYenilik\u00e7i ila\u00e7lar\u0131n geli\u015ftirilmesi bir Roguelike oyununa benzetilebilir; her oyun rastgele g\u00f6r\u00fcnse ve deneyim her seferinde farkl\u0131 olsa da, bir sonraki m\u00fccadelenin zorlu\u011fu s\u00fcrekli ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k ve veri birikimi yoluyla kademeli olarak azalt\u0131labilir.
\nYapay zeka ila\u00e7lar\u0131 esasen, s\u00fcrekli model e\u011fitimi yoluyla en uygun Ar-Ge yolunu bulmak i\u00e7in uzman sezgilerine g\u00fcvenmekten veri geri bildirimine g\u00fcvenmeye ge\u00e7i\u015f s\u00fcrecidir. Bu de\u011fi\u015fim, sezgiden veriye ge\u00e7i\u015fi ve duygulardan akla do\u011fru bir ilerlemeyi i\u015faret etmektedir. \u00d6zellikle hen\u00fcz fethedilmemi\u015f bir\u00e7ok hastal\u0131k alan\u0131nda, uzman sezgisine g\u00fcvenmek ba\u015far\u0131y\u0131 rastgele hale getirmekten daha iyi olmayabilirken, s\u00fcrekli yapay zeka modeli deneme yan\u0131lma ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k oran\u0131n\u0131 azaltman\u0131n en etkili yoludur. ai pharma sadece ar-ge maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda ar-ge verimlili\u011fini de \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r.
\nVeri kaynaklar\u0131 en de\u011ferli kaynaklard\u0131r
\nAlgoritmalar, aritmetik ve veri tabanlar\u0131 YZ teknolojisinin \u00fc\u00e7 temel unsurunu olu\u015fturmaktad\u0131r. \u00c7o\u011fu YZ uygulama senaryosunda, algoritmalar anahtar ba\u011flant\u0131d\u0131r ve aritmetik g\u00fc\u00e7 ve veritabanlar\u0131 e\u015fit derecede \u00f6nemli olmas\u0131na ra\u011fmen, yat\u0131r\u0131mc\u0131lar b\u00fcy\u00fck model algoritmalar\u0131n geli\u015ftirilmesine daha fazla dikkat etme e\u011filimindedir. Ancak biyofarmas\u00f6tik alan\u0131nda algoritmalar\u0131n bask\u0131nl\u0131\u011f\u0131 bu kadar a\u00e7\u0131k olmayabilir. Di\u011fer alanlardan farkl\u0131 olarak, biyofarmas\u00f6tik alan\u0131ndaki veri kaynaklar\u0131 de\u011ferlidir, genellikle a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 de\u011fildir ve b\u00fcy\u00fck ila\u00e7 \u015firketlerinin temel varl\u0131klar\u0131d\u0131r. Hem ba\u015far\u0131l\u0131 hem de ba\u015far\u0131s\u0131z sonu\u00e7lar y\u00fcksek maliyetli klinik deneyler yoluyla elde edilir.<\/p>\n

Bu nedenle, YZ ila\u00e7 alan\u0131nda, veri taban\u0131n\u0131n temel rekabet g\u00fcc\u00fcn\u00fcn anahtar\u0131 oldu\u011fu a\u00e7\u0131kt\u0131r. \u00c7in'deki pop\u00fcler YZ ila\u00e7 \u015firketlerine bak\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, bir\u00e7o\u011funun CRO \u015firketlerinden d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fc g\u00f6r\u00fclmektedir. Geleneksel ila\u00e7 \u015firketlerinin aksine, CRO \u015firketleri zengin Ar-Ge deneyimine sahiptir ve Ar-Ge verileri Taraf A'ya ait olmas\u0131na ra\u011fmen, birden fazla Ar-Ge s\u00fcreci boyunca b\u00fcy\u00fck miktarda s\u00fcre\u00e7 verisi ve metodoloji biriktirebilirler, bu da onlara veritabanlar\u0131 olu\u015fturmada avantaj sa\u011flar. Biyofarmas\u00f6tik verilerin a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 olmayan do\u011fas\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, yapay zeka ila\u00e7lar\u0131n\u0131n geli\u015fimi iki y\u00f6nde ilerleyebilir. Birincisi, uzun s\u00fcredir zengin Ar-Ge deneyimi ve verileri biriktiren ve YZ teknolojisini kapsaml\u0131 bir \u015fekilde ortaya koymaya ba\u015flayan iyi finanse edilmi\u015f \u00e7ok uluslu \u015firketler (\u00c7U\u015e'lar); Di\u011feri ise, esas olarak \u00c7in'de YZ ila\u00e7lar\u0131n\u0131n d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcyle u\u011fra\u015fan, g\u00fc\u00e7l\u00fc bir veritaban\u0131 olu\u015fturma kabiliyetine sahip olan ve eksiklikleri sadece b\u00fcy\u00fck model algoritmalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi olan CRO'lard\u0131r ve hesaplama g\u00fcc\u00fc sorunu, AliCloud ve TencentCloud gibi teknoloji \u015firketleriyle i\u015fbirli\u011fi yap\u0131larak \u00e7\u00f6z\u00fclebilir. \u0130lk modelin \u00c7in'de ger\u00e7ekle\u015ftirilmesi daha zor olabilir \u00e7\u00fcnk\u00fc yerel biyofarmas\u00f6tik end\u00fcstrisi ge\u00e7 ba\u015flam\u0131\u015ft\u0131r ve uzun s\u00fcredir yenilik\u00e7i ila\u00e7 ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 y\u00fcr\u00fcten \u00e7ok uluslu \u015firketlerden yoksundur.<\/p>\n

\u00d6n\u00fcm\u00fczdeki birka\u00e7 on y\u0131l i\u00e7inde, CRO \u015firketleri muhtemelen \u00c7in'in YZ ila\u00e7lar\u0131n\u0131n temel varl\u0131klar\u0131 haline gelecektir; deniza\u015f\u0131r\u0131 \u00fclkelerde ise bu, esas olarak verilerini \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraflara a\u00e7makta isteksiz olan \u00e7ok uluslu \u015firketler aras\u0131ndaki bir rekabettir ve Nvidia gibi \u015firketler bile biyofarmas\u00f6tik alan\u0131na yaln\u0131zca yat\u0131r\u0131m yoluyla kat\u0131labilir. \u015eu anda, yerli yapay zeka ila\u00e7lar\u0131 geli\u015fimin erken a\u015famalar\u0131nda ve kabaca \u00fc\u00e7 kademeye ayr\u0131labilir. \u0130lk kademe Chengdu Pilot, Hongbo Pharmaceuticals, Jingtai Technology ve Medicine Stone Technology gibi uzun y\u0131llard\u0131r YZ ila\u00e7 teknolojisini ortaya koyan \u015firketleri i\u00e7erir; ikinci kademe, Ar-Ge konusunda zengin deneyime sahip ancak WuXi Kantei, Medicilon ve Haoyuan Pharmaceuticals gibi YZ ila\u00e7lar\u0131 alan\u0131nda yeni ba\u015flayan bir \u015firkettir; ve \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc kademe deneyimlidir ancak di\u011fer CRO \u015firketleri taraf\u0131ndan YZ alan\u0131nda hen\u00fcz derinlemesine ortaya konmam\u0131\u015ft\u0131r. YZ ila\u00e7 alan\u0131nda, veri en kritik kaynakt\u0131r ve veri taban\u0131n\u0131n de\u011feri algoritmalar\u0131 ve aritmetik g\u00fcc\u00fc \u00e7ok a\u015fmaktad\u0131r, bu nedenle CRO \u015firketleri mevcut yerel YZ ila\u00e7 end\u00fcstrisinde liderli\u011fi ele ge\u00e7irebilir.<\/p>\n

<\/p>\n

How buyers usually evaluate enzyme and food-processing ingredients<\/h2>\n

In enzyme and food-processing projects, the most useful decision frame is usually application fit plus process stability: which ingredient performs under the intended pH, temperature, time, and substrate conditions without creating a downstream quality or compliance problem.<\/p>\n