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如何用DNA制作人工神经网络

归档日期:05-31       文本归类:定量图像分析      文章编辑:爱尚语录

  研究人员补充说,这些新发现表明,DNA神经网络也可以识别其他分子模式,例如信号传播疾病。

  在人工神经网络中,被称为神经元的组件被馈送数据并协作以解决问题,例如识别手写。神经网络反复调整其神经元的行为,并观察这些新的行为模式是否更好地解决问题。随着时间的推移,网络会发现哪些模式最适合计算解决方案。然后它将这些作为默认值,模仿人类大脑中的学习过程。

  2011年,加州理工学院的生物工程师Lulu Qian和她的同事开发了第一个由DNA制成的神经网络,它拥有4个人工神经元,每个神经网络接受4个输入信号,共有72种不同的DNA分子组成。在这项新研究中,钱和研究的主要作者Kevin Cherry开发了一个更复杂的DNA神经网络,由6个人工神经元组成,每个神经网络接受100个输入信号,共同由225种不同的DNA分子组成

  DNA由称为核苷酸(缩写为A,T,C和G)的四种较小分子组成,它们以链的形式排列。DNA的一条链中的核苷酸只能以非常特定的方式与另一条链中的核苷酸键合 - A仅与T键合,C仅与G键合。使用这些可预测的结合规则,科学家可以使用DNA分子之间的相互作用来进行计算。

  研究人员合成了在海水中漂浮的单链和部分双链DNA分子。当单链DNA分子发现具有互补序列的部分双链分子时,它们结合,导致部分双链分子脱落先前存在于其上的DNA链。

  成功与部分双链DNA分子结合的单链DNA分子作为系统的输入,而由结合DNA分子引发的链作为系统的输出。一旦释放,输出链原则上可以通过与另一个部分双链DNA分子相互作用作为输入链,从而形成可以进行复杂计算的分子相互作用网络,Qian说。

  “试管中的人工智能与好莱坞电影中的非常不同,”钱说。“我们感兴趣的问题是可以将多少智能编程到分子机器中。”

  在这项新研究中,每个人工神经元都由这些相互作用的DNA分子的集合组成。每个神经元的行为由试管中每个部分双链DNA的浓度决定是否发生相互作用。

  科学家使用他们的DNA神经网络来执行电子人工神经网络的一个共同挑战 - 识别手写数字。在这项任务中,神经网络必须学习如何识别数字,考虑手写的变化,然后将未知数字与他们的记忆进行比较并确定数字的身份。

  DNA神经网络用于准确识别“分子手写”。具体而言,神经网络必须识别一系列模式,每个模式由20个独特的DNA链组成,每个模式从一组100中选择。每个模式对应于20个像素。 10×10网格,表示1到9之间的手写数字。

  在实验中,这个DNA神经网络可以成功识别所有九个数字,包括在这些数字中添加或减去多达30个像素时,就好像一个人已经粗略地写了一个可能是4或9的数字。

  “想象一下,试管人工智能足够智能,可以检测复杂的生化信号,并根据直接从纳米级世界的分子获得的信息做出比人类更好的决策 - 例如,识别食物和空气中的有害状况,或识别疾病血液样本,“钱说。

  研究人员提醒他们的DNA神经网络计算速度非常慢。目前,“识别分子模式需要几个小时”,钱说。然而,使用诸如在支架上安排DNA分子以促进更有效的相互作用等技术“可能会使DNA神经网络的计算速度更快 - 比如几分钟,”她说。

  虽然电子神经网络原则上也可以识别分子的模式,“如果信息在潮湿环境中的分子中,必须首先将其捕获并转换为计算机可以读取的格式 - 例如,患者的疾病可能是通过对DNA进行测序并在决定进行治疗之前在计算机上分析数据来识别,“Cherry说。“但是,如果我们建造一台能够直接在潮湿环境中工作的计算机呢?它可以与DNA相互作用,进行分析,并在现场做出决定,无需人工干预。“

  总而言之,“DNA神经网络不会像电子网络一样快速计算,”钱说。“但它可以在分子环境中计算和行动。”

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