AI, созданный в искусственных нейронных сетях на основе ДНК

Пересечение искусственного интеллекта, синтетической биологии и геномики.

TheDigitalArtist/Pixabay

Источник: TheDigitalArtist / Pixabay

Упомяните искусственный интеллект (ИИ) или искусственные нейронные сети, и на ум могут прийти образы компьютеров. Распознавание образов на основе AI имеет широкий спектр реальных применений, таких как медицинская диагностика, навигационные системы, голосовая аутентификация, классификация изображений, распознавание рукописного ввода, речевые программы и обработка на основе текста. Однако искусственный интеллект не ограничивается цифровыми технологиями и сливается с областью биологии – точнее, синтетической биологии и геномики. Исследователи-новаторы во главе с доктором Лулу Цянем из Калифорнийского технологического института (Caltech) создали синтетические биохимические схемы, способные выполнять обработку информации на молекулярном уровне – искусственную нейронную сеть, состоящую из ДНК вместо компьютерного оборудования и программного обеспечения.

Искусственный интеллект находится на ранних этапах эпохи Возрождения – возрождение, которое во многом связано с прогрессом в методах глубокого обучения с искусственными нейронными сетями, которые способствовали улучшению распознавания образов. В частности, возрождение в значительной степени связано с математическим инструментом, который вычисляет производные, называемые обратным распространением (обратное распространение), – он позволяет искусственным нейронным сетям корректировать скрытые слои нейронов, когда есть более отдаленные результаты для более точных результатов.

Искусственные нейронные сети (ИНС) – это тип метода машинного обучения с понятиями, заимствованными из нейробиологии. Структура и функции нервной системы и мозга были источником вдохновения для искусственных нейронных сетей. Вместо биологических нейронов, ANN имеют искусственные узлы. Вместо синапсов ANN имеют соединения, которые могут передавать сигналы между узлами. Как и нейроны, узлы ANN могут получать и обрабатывать данные, а также активировать другие узлы, подключенные к нему.

Синтетическая биология и геномика имеют сравнительно современную историю. Синтетическая биология – это область биотехнологии, которая включает разработку и конструирование новых биологических объектов или реорганизацию существующих биологических систем. Геномика – это отрасль биотехнологии, которая применяет методы молекулярной биологии и генетики для генетического картирования и секвенирования ДНК наборов генов или полных геномов организмов. Недавние тенденции снижения затрат на секвенирование ДНК, увеличение объемов больших данных, снижение барьеров в редактировании генов с помощью CRISPR, снижение затрат на хранение и обработку вычислений, децентрализованные облачные вычисления и прорывные достижения в алгоритмах глубокого обучения AI, способствовали прогрессу и геномика и синтетическая биология.

Структура нейронной сети ДНК состоит из «каскадов смещения нитей ДНК», которые действуют как нейронные сети. Логические элементы являются основными строительными блоками цифровых схем. Caltech лаборатория Циана применила архитектуру ДНК-ворот для создания «реакционных каскадов», которые функционируют как ассоциативная память Хопфилда. Сеть Хопфилда – это рекуррентная нейронная сеть (сеть, состоящая из нейронов, которые посылают сигналы обратной связи друг другу), которая имеет шаблоны синаптических связей с базовой функцией Лянпунова, тип математической скалярной функции.

Примерно через семь лет команда Цяня продолжила эксперименты с нейронной сетью ДНК и опубликовала свои результаты в журнале Nature в июле 2018 года. Кевин Черри из Caltech показал, что синтетические биомолекулярные цепи могут распознавать молекулярный почерк.

Зачем создавать компьютер на основе ДНК, который достаточно мал, чтобы работать внутри одной клетки? С помощью молекулярных вычислений могут быть разработаны потенциальные новые типы лекарств и диагностических методов для использования в точной медицине. Этот тип инновационных технологий может трансформировать такие отрасли, как здравоохранение, фармацевтика, биотехнологии и химическая промышленность. Компьютер на основе ДНК может позволить ученым исследовать происхождение и природу заболеваний и клеточной дисфункции. Цянь и ее исследовательская группа продемонстрировали, что интеллектуальные системы ДНК не только осуществимы, но могут однажды привести к биохимическим системам, которые могут способствовать научному пониманию природы интеллекта и нейронауки.

Рекомендации

Цянь, Лулу, Уинфри, Эрик, Брук, Иешуа. «Вычисление нейронной сети с помощью каскадов смещения цепи ДНК». Природа . Том 475. 21 июля 2011 года.

Черри, Кевин М., Цянь, Лулу. «Расширение молекулярного распознавания образов с помощью основанных на ДНК нейронных сетей победителя и всех». Природа . Том 559. 19 июля 2018 года.

Intereting Posts

Вещи, которые мы говорим, что блок контактов Сохраняя веру Как поддержать скорбящих людей во время праздников Проводят День Святого Валентина как ненавязчивую женщину? Будь добрым! 4 шага, чтобы встряхнуть плохое настроение Горе – это не что-то, что нужно преодолеть Владение духовностью: мой обход от Амма Блок писателя и самоубийство в фильме Калифорнийские сновидения: начало школьного дня позже Как мы выбираем имена наших собак Ожирение, диета и ваш мозг Расширение нашего племени Хороший ли промежуток год для психического здоровья и успеваемости вашего ребенка? Трудоголизм и психические расстройства День И.А. Мать Гринч?