AI creato in reti neurali artificiali basate sul DNA

L’intersezione dell’intelligenza artificiale, della biologia sintetica e della genomica.

Fonte: TheDigitalArtist / Pixabay

Menziona l’intelligenza artificiale (AI) o le reti neurali artificiali e le immagini dei computer possono venire in mente. Il riconoscimento di pattern basato su AI ha una grande varietà di usi reali, come diagnostica medica, sistemi di navigazione, autenticazione vocale, classificazione di immagini, riconoscimento della grafia, programmi vocali e elaborazione basata su testo. Tuttavia, l’intelligenza artificiale non si limita alla tecnologia digitale e si sta fondendo con il regno della biologia – biologia sintetica e genomica, per essere più precisi. I ricercatori pionieri guidati dal dott. Lulu Qian del California Institute of Technology (Caltech) hanno creato circuiti biochimici sintetici in grado di eseguire l’elaborazione delle informazioni a livello molecolare, una rete neurale artificiale costituita da DNA anziché hardware e software.

L’intelligenza artificiale è nelle prime fasi di un periodo rinascimentale, una rinascita che è in gran parte dovuta ai progressi nelle tecniche di apprendimento profondo con reti neurali artificiali che hanno contribuito a migliorare il riconoscimento dei pattern. Nello specifico, il risorgere è in gran parte dovuto a uno strumento matematico che calcola i derivati ​​chiamati backpropagation (propagazione all’indietro): consente alle reti neurali artificiali di regolare gli strati nascosti dei neuroni quando ci sono esiti anomali per risultati più precisi.

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Le reti neurali artificiali (ANN) sono un tipo di metodo di apprendimento automatico con concetti presi in prestito dalle neuroscienze. La struttura e la funzione del sistema nervoso e del cervello sono state l’ispirazione per le reti neurali artificiali. Invece di neuroni biologici, le RNA hanno nodi artificiali. Invece delle sinapsi, le RNA hanno connessioni che sono in grado di trasmettere segnali tra i nodi. Come i neuroni, i nodi delle RNA sono in grado di ricevere ed elaborare i dati, oltre ad attivare altri nodi ad essi collegati.

La biologia e la genomica sintetica hanno una storia relativamente moderna. La biologia sintetica è l’area della biotecnologia che coinvolge la progettazione e l’ingegneria di nuove entità biologiche o la riprogettazione dei sistemi biologici esistenti. La genomica è una branca della biotecnologia che applica tecniche di biologia molecolare e genetica alla mappatura genetica e al sequenziamento del DNA di insiemi di geni o genomi completi di organismi. Le recenti tendenze dei costi di caduta del sequenziamento del DNA, l’aumento di grandi quantità di dati, le minori barriere nell’editing genetico tramite CRISPR, la riduzione dei costi di elaborazione e archiviazione, l’informatica decentralizzata basata sul cloud e progressi rivoluzionari negli algoritmi di apprendimento profondo dell’IA, hanno contribuito ad avanzare sia genomica che biologia sintetica.

La struttura della rete neurale del DNA consiste in “cascate di spostamento del filamento di DNA” che funzionano come reti neurali. Le porte logiche sono gli elementi costitutivi fondamentali dei circuiti digitali. Il laboratorio Caltech di Qian ha applicato l’architettura del gate del DNA per creare “cascate di reazione” che funzionano come memoria associativa di Hopfield. Una rete Hopfield è una rete neurale ricorrente (una rete formata da neuroni che inviano segnali di feedback l’una all’altra) che ha schemi di connessione sinaptica con una funzione Lyanpunov sottostante, un tipo di funzione scalare matematica.

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Circa sette anni dopo, il team di Qian ha ulteriormente sperimentato la propria rete neurale del DNA e pubblicato i risultati su Nature nel luglio 2018. Kevin Cherry of Caltech ha dimostrato che i circuiti biomolecolari sintetici potevano riconoscere la grafia molecolare.

Perché creare un computer basato sul DNA che sia abbastanza piccolo da funzionare all’interno di una singola cella? Con il calcolo molecolare, potrebbero essere sviluppati potenziali nuovi tipi di farmaci e tecniche diagnostiche da utilizzare nella medicina di precisione. Questo tipo di tecnologia rivoluzionaria potrebbe trasformare industrie come l’assistenza sanitaria, la farmaceutica, la biotecnologia e le sostanze chimiche. Un computer basato sul DNA può consentire agli scienziati di ricercare l’origine e la natura delle malattie e della disfunzione cellulare. Qian e il suo gruppo di ricerca hanno dimostrato che i sistemi di DNA intelligenti non solo sono fattibili, ma potrebbero un giorno condurre a sistemi biochimici che potrebbero far avanzare la comprensione scientifica della natura dell’intelligenza e delle neuroscienze.

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Riferimenti

Qian, Lulu, Winfree, Erik, Bruck, Jehoshua. “Calcolo della rete neurale con cascate di spostamento del filamento di DNA.” Natura . Volume 475. 21 luglio 2011.

Cherry, Kevin M., Qian, Lulu. “Scalare il riconoscimento del pattern molecolare con reti neurali vincitrici del DNA basate sul DNA.” Natura . Volume 559. 19 luglio 2018.