Sztuczne nici DNA: nowy system ze zdolnościami obliczeniowymi
Mózgi są kluczowymi ośrodkami podejmowania decyzji, gromadzenia i oceny informacji przed dokonaniem wyboru. Jednak w świecie przyrody jest wiele prostszych systemów, które realizują podobne zadania. Komórki wykorzystują sieci sygnałów chemicznych do określenia, kiedy mają się dzielić, a kiedy umrzeć. Można powiedzieć, że nawet woda „decyduje” o tym, czy zamarznie w płatek śniegu czy kulkę gradu, jeśli uwzględnić rosnącą złożoność fizyki transformacji, mówi Erik Winfree, badacz zajmujący się obliczeniami molekularnymi w California Institute of Technology.
Winfree od dawna był zaintrygowany ukrytymi zdolnościami świata fizycznego do przetwarzania informacji. W ostatnim badaniu, które zostało opisane w „Nature”, on i jego współpracownicy zaprojektowali grupę sztucznych nici DNA, które wspólnie mogą rozpoznawać wzorce i kategoryzować informacje. System ten wykazuje kluczowe podobieństwa do algorytmów „sieci neuronowych”, które stanowią podstawę wielu modeli sztucznej inteligencji.
Chcąc budować obwody podobne do komputerowych za pomocą mechanizmów biologicznych, naukowcy często sięgają po samoorganizujące się cząsteczki DNA. Te indywidualnie projektowane nici (lub „płytki”) DNA po połączeniu w probówce i schłodzeniu łączą się w mozaiki o przewidywalnym kształcie, które mogą przekazywać informacje.
Badacze chcieli się dowiedzieć, czy ten typ konfiguracji może rozpoznawać wzorce – na przykład przypisywać zdjęcia w skali szarości do poszczególnych kategorii. Aby przedstawić obrazy w probówce, stworzyli kod, w którym każdy piksel obrazu odpowiadał określonemu „kształtowi” płytki DNA. Im jaśniejszy piksel, tym więcej odpowiadającej mu płytki DNA było obecne w roztworze. Po schłodzeniu płytki łączyły się niczym puzzle w jeden z trzech możliwych kształtów, w zależności od równowagi kształtów płytek DNA w mieszaninie. Każdy kształt reprezentował jedną kategorię, tłumaczy współautorka badania Constantine Glen Evans, badaczka zajmująca się obliczeniami molekularnymi, obecnie pracująca na Maynooth University w Irlandii.
System został zbudowany w celu rozdzielenia 18 zdjęć na trzy arbitralnie określone kategorie, ale potrafił również klasyfikować obrazy, których nigdy wcześniej nie widział, takie jak zniekształcone wersje tych samych zdjęć. Działał podobnie jak sieć neuronowa, rozpoznając ogólne podobieństwa w obrazach „zamiast szukać dokładnego dopasowania”, mówi współautor Arvind Murugan, fizyk z University of Chicago.
Badania te nie mają na celu opracowania narzędzia alternatywnego dla sieci neuronowych, lecz ujawnienie zdolności obliczeniowych, „którymi materia już dysponuje”, mówi Murugan. Naukowcy mają nadzieję odkryć podobne zdolności obliczeniowe w innych systemach w przyrodzie. „Mogą być ukryte we wszelkiego rodzaju rzeczach, ale w ogóle ich nie zauważamy” – uważa Murugan.
„To jest interesujące z samej swojej istoty” – mówi inżynier biomolekularna Rebecca Schulman z Johns Hopkins University, która nie była zaangażowana w to nowe badanie. Fakt, że informacje mogą być przechowywane w sposób ukryty poprzez interakcje dużych grup cząsteczek, podobnie jak są przechowywane w dużych grupach neuronów w sieci neuronowej, „jest czymś, z czym się nigdy wcześniej nie spotkałam”, mówi. Te odkrycia są jak pierwsze, przelotne spojrzenie na „egzotyczny” ekosystem morskich głębin, dodaje Schulman. „Może być zachętą do dokładniejszego przyjrzenia się tej kwestii”.
Dziękujemy, że jesteś z nami. Pulsar dostarcza najciekawsze informacje naukowe i przybliża wyselekcjonowane badania naukowe. Jeśli korzystasz z publikowanych przez Pulsar materiałów, prosimy o powołanie się na nasz portal. Źródło: www.projektpulsar.pl.