KIUA2009 Bruk av AI og ML innen biokjemi
- EmnekodeKIUA2009
- Studiepoeng10
- Undervisningssemestre2026 Høst
- UndervisningsspråkNorsk
- UndervisningsstedHamar
- Forkunnskapskrav
Ingen spesielle krav
Dette kurset fordyper seg i skjæringspunktet mellom kunstig intelligens (AI) og biokjemi. Emnet er designet for studenter med bakgrunn fra AI og ML, og tilbyr en innføring i kjemi og biokjemi som setter studentene i stand til å bygge bro mellom disse to disiplinene. AI og ML har gjort det mulig for kjemikere og biokjemikere å analysere enorme mengder data, optimalisere kjemiske prosesser og designe nye molekyler og materialer raskere og mer nøyaktig enn det som tidligere var mulig. AI er blant annet forventet å ha stor påvirkning på hvordan legemidler og materialer oppdages, utvikles og produseres, og kan for eksempel effektivisere utvikling av vaksiner, identifikasjon av mulige bivirkninger og produksjonsprosesser. Emnet innbefatter følgende tema:
- Atomer, molekyler og de viktigste stoffklassene i organisk kjemi
- Kjemiske bindinger, molekylgeometri og intermolekylære krefter
- Kjemiske reaksjoner og kjemisk likevekt
- Syrer og baser
- Nukleinsyrer, replikasjon, transkripsjon, translasjon, aminosyrer og proteiner
- Proteiners tredimensjonale struktur og funksjon i cellen
- Enzymer, enzymkinetikk og - regulering
- Oppbygning av biologiske membraner
- Prinsipper for energiomsetning i celler
- Beregningsbasert kjemi og modellering
- Bruk av AI og ML innen biokjemifaget.
Læringsutbytte
Ved bestått emne har studenten oppnådd følgende læringsutbytte:
Studenten
- har kunnskap om grunnleggende begrep og teori innen kjemi og biokjemi.
- har kunnskap om beregninger i forbindelse med kjemiske reaksjoner
- har kunnskap om den kjemiske oppbygningen av stoffer og de viktigste former for kjemiske bindinger og krefter
- har kunnskap om de ulike stoffklassene i organisk kjemi. Dette omfatter deres oppbygging og funksjonelle grupper, isomeri, nomenklatur og noen reaksjoner
- har kunnskap om viktige makromolekylers struktur og egenskaper
- har kunnskap om ulike reaksjonssykluser og reaksjonsveier og kan forklare deres hensikt
- har kunnskap om enzymers struktur og betydning som katalysatorer for biologiske reaksjoner, samt reguleringsmekanismer for enzymer
- har kunnskap om dyplæringsalgoritmer og deres anvendelser innen analyse av proteinstruktur, proteinfolding og funksjonell genomikk
- Molekylmodellering og algoritmer for homologi modellering
Studenten
- kan benytte AI og ML som verktøy for å utføre beregninger samt løse komplekse oppgaver innen biokjemi og tilstøtende fagområder
- kan foreta dataforbehandling og benytte ML-algoritmer for prediksjon av proteinstrukturer og genomikkanalyse.
- Kan benytte AI for prediksjon av molekylære interaksjoner, identifikasjon av mulige medikamentkandidater og optimalisering av legemiddelegenskaper.
- Kan benytte teknikker for å integrere ulike datakilder, som genomikk, proteomikk og metabolomikk, for å få helhetlig innsikt i komplekse biologiske systemer.
- kan beherske bruk av grunnleggende nomenklatur og sette navn på og skrive formler for enkle forbindelser samt beskrive organiske stoffers struktur og egenskaper, og har oversikt over enkelte reaksjoner
- kan beherske omgjøring av måleenheter knyttet til masse, volum, temperatur, stoffmengde og konsentrasjon
- kan beherske balansering av kjemiske reaksjonslikninger og utføre beregninger i forbindelse med kjemiske reaksjoner og kjemiske løsninger
- er kjent med noen utvalgte sentrale laboratoriemetoder som benyttes innen kjemi og biokjemi
Studenten
- har kunnskap om hvordan AI og ML er forventet å påvirke kunnskapsgenerering og arbeidsmetodikk innen biokjemi og tilstøtende fagområder
- Kan benytte sin kompetanse innen AI og ML til å løse utfordringer innen kjemi og biokjemi
- kan utveksle synspunkter og erfaringer med andre
- kan formidle sentralt fagstoff skriftlig på norsk
- kan tilegne seg ny kunnskap knyttet til temaene behandlet i emnet, samt søke og ta imot veiledning
- Kan diskutere etiske spørsmål rundt AI i biokjemi, inkludert personvern og ansvarlig forskningspraksis, samt regulatoriske rammeverk for AI-drevet bioteknologi
| Vurderingsordning | Karakterskala | Gruppe/individuell | Varighet | Hjelpemidler | Andel | Kommentar |
|---|---|---|---|---|---|---|
Skriftlig eksamen med tilsyn | ECTS - A-F | Individuell | 4 Time(r) | 100 |
- 4 timer skriftlig eksamen med tilsyn
Prestasjonen vurderes med graderte bokstavkarakterer fra A-F, der E er laveste ståkarakter.