Новый инструмент ИИ захватывает стратегиями лучших игроков в видео игры РНК

Новый искусственного интеллекта инструмент захватывает стратегий, используемых ведущими игроками интернет-видеоигра для разработки новых молекул РНК. Рохан Koodli и коллег в массивной открытой лаборатории Этерна присутствует инструмент, называемый EternaBrain, в PLOS вычислительной биологии. Этерна направляется в лабораторию Rhiju Дас профессор Стэнфордского университета Школы медицины в Калифорнии.

Найден естественно во всех живых клетках молекулы РНК выполняют важные биологические функции. В последние годы наблюдается значительный интерес к разработке новых структур РНК для использования в лечении рака, редактирование ТРИФОСФАТЫ Гена, и многое другое. Тем не менее, каждая структура РНК состоит из длинной последовательности из четырех строительных блоков, а также определение четкой последовательности, необходимые для построения данной структуры может быть вычислительно сложно.

В новом исследовании, Koodli, Дас и его коллеги проводили исследования через Этерна интернет-видеоигра, гражданин-научной инициативы для решения вычислительно-сложных задач проектирования РНК. Этерна представлена каждому игроку с целевой структуре РНК, и игрок пытается открыть для себя последовательность РНК, что позволяет готовой молекулы складываются в нужную форму. Некоторые игроки опережают лучшие компьютерные автоматизированные методы в решении этих проблем.

Используя набор данных 1,8 миллиона проектных решений, сделанных игроками Этерна, исследователи обнаружили, искусственная нейронная сеть, которая захватывает некоторые из своих пристрастий и стратегии этих экспертов. Называется EternaBrain, этот подход может предсказать выбор лучших игроков со значительно большей точностью, чем достигнуто путем случайного угадывания. Расширенный алгоритм EternaBrain выполняется аналогично или лучше, чем ранее разработанных алгоритмов в решении задач Этерна.

«Наши результаты показывают, что это должно быть возможным, чтобы создать автоматические алгоритмы проектирования компьютерных РНК, что подражать или превзойти дизайнеры РНК человека», — говорит Дас. «Но мы еще не там, у нас еще есть много чему поучиться у обоих игроков и исследователей ИИ.»

Далее исследователи будут увидеть, если они могут превзойти лучших игроков путем интеграции EternaBrain с другими вычислительными подходами к проектированию РНК. «Мы также надеемся применить EternaBrain более сложные проблемы решаются игроками Этерна, включая проектирование компьютеров РНК и 3D автоматы и изучение правил проектирования от реальных вет-лабораторию данных», — говорит Дас.

сделать разницу: спонсорские возможности