AI 기반 DNA 기반 인공 신경망

인공 지능, 합성 생물학 및 유전체학의 교차점.

출처 : TheDigitalArtist / Pixabay

AI (인공 지능) 또는 인공 신경 네트워크에 대해 언급하면 ​​컴퓨터 이미지가 떠오를 수 있습니다. AI 기반 패턴 인식은 의료 진단, 네비게이션 시스템, 음성 기반 인증, 이미지 분류, 필기 인식, 음성 프로그램 및 텍스트 기반 처리와 같은 다양한 실제 사용을합니다. 그러나 인공 지능은 디지털 기술에 국한되지 않고 생물학 – 합성 생물학 및 유전체학의 영역과 더 정확하게 일치합니다. California Institute of Technology (Caltech)의 Lulu Qian 박사가 이끄는 선구자 연구자들은 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 대신 DNA로 구성된 인공 신경망 인 분자 수준에서 정보 처리를 수행 할 수있는 합성 생화학 회로를 만들었습니다.

인공 지능은 르네상스시기의 초기 단계에 있으며 인공 신경망을 이용한 심층 학습 기술의 진보가 패턴 인식의 개선에 크게 기여한 결과입니다. 특히, 재연은 backpropagation (역 전파)이라고하는 파생 상품을 계산하는 수학적 도구로 인해 주로 발생합니다. 인공 신경 네트워크가 더 정확한 결과를 위해 이상 결과가있을 때 숨겨진 뉴런 레이어를 조정할 수있게합니다.

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인공 신경망 (ANN)은 신경 과학에서 빌린 개념을 가진 기계 학습 방법의 한 유형입니다. 신경계와 뇌의 구조와 기능은 인공 신경망에 영감을주었습니다. 생물학적 뉴런 대신에 인공 신경망은 인공 노드를 가지고 있습니다. 시냅스 대신 ANN은 노드간에 신호를 전송할 수있는 연결을 가지고 있습니다. 뉴런과 마찬가지로 ANN의 노드는 데이터를 수신하고 처리 할 수있을뿐만 아니라 연결된 다른 노드를 활성화 할 수 있습니다.

합성 생물학과 유전체학은 비교적 현대적인 역사를 가지고 있습니다. 합성 생물학 (synthetic biology)은 새로운 생물학적 개체의 설계 및 엔지니어링 또는 기존 생물 시스템의 재 설계와 관련된 생명 공학 분야입니다. Genomics는 분자 생물학 및 유전학의 기술을 유전자지도 작성 및 DNA 세트 또는 유기체의 완전한 게놈에 적용하는 생명 공학의 한 분야입니다. 최근의 DNA 시퀀싱 비용 감소, 대용량 데이터 증가, CRISPR을 통한 유전자 편집의 장벽 감소, 컴퓨팅 저장 및 처리 비용 감소, 분산 형 클라우드 기반 컴퓨팅 및 AI 심층 학습 알고리즘의 획기적인 발전으로 인해 유전체학과 합성 생물학.

DNA 신경 네트워크의 구조는 신경 네트워크로 작동하는 “DNA strand displacement cascades”로 구성됩니다. 로직 게이트는 디지털 회로의 기본 빌딩 블록입니다. Qian의 Caltech 연구소는 DNA 게이트 아키텍처를 적용하여 Hopfield 연관 메모리의 기능을하는 “반응 캐스케이드”를 만들었습니다. Hopfield net은 수학적 스칼라 함수의 일종 인 Lyanpunov 함수와의 시냅스 연결 패턴을 갖는 반복적 인 신경망 (서로에게 피드백 신호를 전송하는 뉴런으로 구성된 네트워크)입니다.

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대략 7 년 후, Qian 팀은 DNA 신경망을 실험하고 2018 년 7 월 Nature 에서 결과를 발표했습니다. Caltech의 Kevin Cherry는 합성 생체 분자 회로가 분자 필기를 인식 할 수 있음을 보여주었습니다.

단일 셀 내부에서 실행하기에 충분히 작은 DNA 기반 컴퓨터를 만드는 이유는 무엇입니까? 분자 컴퓨팅을 이용하면 정밀 의학에 사용할 수있는 잠재적 인 새로운 유형의 약물 및 진단 기술을 개발할 수 있습니다. 이러한 유형의 획기적인 기술은 건강 관리, 제약, 생명 공학 및 화학 물질과 같은 산업을 변화시킬 수 있습니다. DNA 기반 컴퓨터는 과학자들이 질병의 기원과 본질 및 세포 기능 장애를 연구 할 수있게 해줍니다. Qian과 그녀의 연구팀은 지능형 DNA 시스템이 가능할뿐만 아니라 언젠가 지능과 신경 과학의 본질에 대한 과학적 이해를 진전시킬 수있는 생화학 시스템으로 인도 할 수 있음을 입증했다.

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참고 문헌

키안, 룰루, 윈프리, 에릭, 브룩, 여호수아. “DNA 가닥 변위 캐스케이드를 이용한 신경 회로망 계산” 자연 . Volume 475. 2011 년 7 월 21 일

Cherry, Kevin M., Qian, Lulu. “DNA 기반 우승자 – 모든 신경 네트워크로 분자 패턴 인식 확대.” Nature . Volume 559. 2018 년 7 월 19 일.