Beaverton, OR-Datavault Ai Inc. (NASDAQ: DVLT) gab bekannt, dass es ein KI-gesteuerter multimodaler maschinelles Lernsystem entwickeln wird, um die Optimierung von Biokraftstoffen zu unterstützen.
Die Initiative konzentriert sich auf die Erhöhung der Effizienz des Fettsäuremetabolismus in Brassica Napus (CANOLA) unter Verwendung einer leistungsstarken Computermodellierung, wodurch das Ziel der EPA, bis zu 140.000 Barrel Rohöl professional Tag durch Biokraftstoffe zu ersetzen. Aspekte dieser Arbeit werden mit den Forschungspartnern von Datavault AI aus der Direktion für Pc- und Datenwissenschaften im Brookhaven Nationwide Laboratory des US -Energieministeriums erleichtert.
Das Projekt wird Experience in vergleichenden Genomik, Multi-OMICS-Datenverarbeitung und Evolutionsbiologie kombinieren, um die Stoffwechselwege in Brassica Napus zu verfeinern. Datavault AI bietet Projektversuche und Qualitätssicherung an und stellt sicher, dass Rechenmodelle für Biokraftstoffhersteller strukturiert, validiert und skalierbar sind.
„Da die Investitionen in Biokraftstoffe weiter skalieren, sind wir positioniert, um die Kluft zwischen Forschung und Markteinführung zu schließen und sicherzustellen, dass Biokraftstoffinnovationen zu einem echten wirtschaftlichen Wert führen. Zusätzlich ermöglichen digitale Zwillinge und Net 3.0 neue Ebenen der Zusammenarbeit, die Indexierung von Daten und die Wahrnehmung, die Wahrnehmung, die Tempo der sinnvollen Erkennung“, sagte Nathaniel Bradley, Capeley, Capeley, Capeley, Capeley, Capeley, Capeley, Capeley, Capeley, Capeley, von Ai. „Durch die Anwendung von Computervalidierung und Hochleistungs-Computing beschleunigen wir den Zeitplan für die Optimierung der Biokraftstoffe und stellen sicher, dass diese Durchbrüche über das Labor hinaus in die kommerzielle Annahme gehen. Unsere Ansatz zur Datenmonetisierung bietet eine neue Perspektive der wissenschaftlichen Nachhaltigkeit und ermöglicht die Erkennung von Menschen, die die menschliche Entdeckung in der Verfolgung der Ressourcen für die Verfolgung der Ressourcen der menschlichen Erden ermöglichen.“
Bei der traditionellen Optimierung der Biokraftstoffe bieten Rechensimulationen einen effizienteren und genauen Ansatz für die Analyse genetischer Modifikationen, die die Ölproduktion verbessern. Die Hochleistungs-Computing-Infrastruktur und digitale Twin-Modelle von Datavault AI werden auf Prozessmetabolendatensätze angewendet, wodurch die Zeit für die Entwicklung kommerziell tragfähiger Biokraftstoffernte-Verbesserungen verkürzt werden.
„Diese Zusammenarbeit verstärkt die Rolle von Datavault AI bei der Strukturierung von Daten für die Kommerzialisierung im Bereich erneuerbarer Energien“, erklärte Sonia Choi, Chief Advertising and marketing Officer bei Datavault AI und leitender Hauptdetektiv für das Projekt. „Das Nationwide Laboratory von Brookhaven bildet eine Grundlage für Biokraftstoffverschreibungen, während unsere Rolle sicherstellt, dass diese Erkenntnisse für die Umsetzung groß angelegt werden.“
Für Datavault AI stellt dieses Projekt einen strategischen Fuß in einem Markt für exponentielles Wachstum dar, während die Bundesinvestitionen in die Biokraftstoffforschung erweitert werden. Die weltweite Nachfrage von Biokraftstoffen wird voraussichtlich zwischen 2023 und 2028 um 38 Milliarden Liter steigen, ein Anstieg von quick 30%, der von der Biokraftstoff -Richtlinien und einem steigenden Transportstoffbedarf zurückzuführen ist. Darüber hinaus erreichten die Investitionen der Biokraftstoffkapazität im Jahr 2022 ein Jahrzehnt hohe Hoch, wobei die Raffinerien für erneuerbare Diesel -Raffinerien nur in Nordamerika über 1,9 Milliarden US -Greenback überschritten wurden.1 Durch die Strukturierung von Daten für die Kommerzialisierung spielt Datavault AI eine entscheidende Rolle beim Übergang zu leistungsstarken Lösungen für erneuerbare Energien, wodurch potenzielle Einnahmequellen sowohl in den Energiemärkten des öffentlichen als auch auf dem privaten Sektor entsperren.