KI erstellt in DNA-basierten künstlichen neuronalen Netzwerken

Die Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, synthetischer Biologie und Genomik.

Quelle: TheDigitalArtist / Pixabay

Erwähnen Sie künstliche Intelligenz (künstliche Intelligenz, künstliche Intelligenz) oder künstliche neuronale Netze und Bilder von Computern. Die KI-basierte Mustererkennung wird in der Praxis vielfältig eingesetzt, z. B. medizinische Diagnose, Navigationssysteme, sprachbasierte Authentifizierung, Bildklassifizierung, Handschrifterkennung, Sprachprogramme und textbasierte Verarbeitung. Künstliche Intelligenz beschränkt sich jedoch nicht nur auf die digitale Technologie und verschmilzt mit dem Bereich der Biologie – synthetischer Biologie und Genomik, um genauer zu sein. Wegweisende Forscher um Dr. Lulu Qian am California Institute of Technology (Caltech) haben synthetische biochemische Schaltkreise geschaffen, die die Informationsverarbeitung auf molekularer Ebene durchführen können – ein künstliches neuronales Netzwerk, das aus DNA besteht, statt Computerhardware und -software.

Künstliche Intelligenz befindet sich im Anfangsstadium einer Renaissance-Periode – eine Wiedergeburt, die zum großen Teil auf Fortschritte in den tiefen Lerntechniken mit künstlichen neuronalen Netzwerken zurückzuführen ist, die zur Verbesserung der Mustererkennung beigetragen haben. Das Wiederaufleben beruht im Wesentlichen auf einem mathematischen Werkzeug, das als Backpropagation (Rückwärtsausbreitung) bezeichnete Derivate berechnet. Dadurch können künstliche neuronale Netzwerke verborgene Schichten von Neuronen anpassen, wenn Ausreißerergebnisse vorliegen, um genauere Ergebnisse zu erhalten.

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Künstliche neuronale Netze (ANN) sind eine Art maschinelles Lernverfahren, deren Konzepte der Neurowissenschaft entlehnt sind. Die Struktur und Funktion des Nervensystems und des Gehirns waren Inspiration für künstliche neuronale Netzwerke. ANNs haben keine biologischen Neuronen, sondern künstliche Knoten. Anstelle von Synapsen haben ANN Verbindungen, die Signale zwischen Knoten übertragen können. Wie Neuronen können die Knoten von ANN Daten empfangen und verarbeiten sowie andere damit verbundene Knoten aktivieren.

Synthetische Biologie und Genomik haben eine relativ moderne Geschichte. Synthetische Biologie ist der Bereich der Biotechnologie, der das Design und die Entwicklung neuer biologischer Einheiten oder die Neugestaltung bestehender biologischer Systeme umfasst. Die Genomik ist ein Zweig der Biotechnologie, der molekularbiologische und genetische Techniken für die genetische Kartierung und DNA-Sequenzierung von Gengruppen oder kompletten Genomen von Organismen anwendet. Die jüngsten Trends sinkender Kosten für die DNA-Sequenzierung, zunehmende Mengen an Big Data, niedrigere Barrieren bei der Gen-Bearbeitung über CRISPR, niedrigere Speicher- und Verarbeitungskosten für die Datenverarbeitung, dezentralisierte Cloud-basierte Datenverarbeitung sowie bahnbrechende Fortschritte bei AI-Deep-Learning-Algorithmen haben dazu beigetragen sowohl Genomik als auch synthetische Biologie.

Die Struktur des DNA-Neuronalen Netzwerks besteht aus “DNA-Strangverdrängungskaskaden”, die als neuronale Netzwerke arbeiten. Logikgatter sind die grundlegenden Bausteine ​​digitaler Schaltungen. Das Caltech-Labor von Qian verwendete eine DNA-Gate-Architektur, um „Reaktionskaskaden“ zu erstellen, die als assoziatives Hopfield-Gedächtnis fungieren. Ein Hopfield-Netz ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk (ein Netzwerk, das aus Neuronen besteht, die Rückkopplungssignale aneinander senden), das synaptische Verbindungsmuster mit einer zugrunde liegenden Lyanpunov-Funktion aufweist, einer Art mathematischer Skalarfunktion.

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Ungefähr sieben Jahre später experimentierte Qians Team weiter mit seinem neuronalen DNA-Netzwerk und veröffentlichte seine Ergebnisse im Juli 2018 in Nature. Kevin Cherry von Caltech zeigte, dass synthetische biomolekulare Schaltkreise molekulare Handschrift erkennen können.

Warum einen DNA-basierten Computer erstellen, der klein genug ist, um in einer einzelnen Zelle ausgeführt zu werden? Mit Molecular Computing könnten potenziell neue Arten von Medikamenten und Diagnoseverfahren für die Präzisionsmedizin entwickelt werden. Diese bahnbrechende Technologie könnte Branchen wie Gesundheitswesen, Pharmazie, Biotechnologie und Chemie verändern. Mit einem DNA-basierten Computer können Wissenschaftler den Ursprung und die Natur von Krankheiten und Zellstörungen untersuchen. Qian und ihr Forschungsteam haben gezeigt, dass intelligente DNA-Systeme nicht nur machbar sind, sondern eines Tages zu biochemischen Systemen führen können, die das wissenschaftliche Verständnis der Intelligenz und der Neurowissenschaften verbessern können.

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Verweise

Qian, Lulu, Winfree, Erik, Bruck, Jehoshua. “Neuronale Netzwerkberechnung mit DNA-Strangverdrängungskaskaden.” Natur . Band 475. 21. Juli 2011.

Kirsche, Kevin M., Qian, Lulu. “Die molekulare Mustererkennung mit DNA-basierten, gewinnbringenden neuronalen Netzwerken steigern.” Nature . Band 559. 19. Juli 2018.