आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिवर्स फ्लैटवर्म पुनर्जनन तंत्र का निर्माण करता है

प्लैरिया एआई / विकिपीडिया में प्रगति पर आश्चर्यचकित

है पहली बार कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करते हुए , जीवविज्ञानी एक समस्या का समाधान प्राप्त करते हैं जो वे 100 से अधिक वर्षों से संघर्ष कर रहे थे। ये मॉडल प्राप्त किया गया था, जिससे फ्लैटवर्म प्लैनेटेरियन एक खोए हुए शरीर के हिस्से को विकसित करते हैं। यह न केवल कृत्रिम बुद्धि द्वारा प्राप्त पहला जैविक मॉडल है, बल्कि सिद्धांत रूप में, इस प्रक्रिया का पहला विस्तृत मॉडल है।

एक व्यक्ति के सपने को नए अंगों के करीब लाने के लिए , वैज्ञानिकों को सटीक तंत्र को समझने की आवश्यकता है कि ये अंग जीवित जीवों में कैसे बढ़ते हैं। एक तरफ, आणविक स्तर पर डीएनए और जीवों के आनुवंशिक घटकों की भूमिका कम या ज्यादा ज्ञात है। दूसरी ओर, यह स्पष्ट नहीं है कि इस जानकारी के आधार पर, कोशिकाएं वांछित आकार, आकार और अभिविन्यास तक कैसे पहुंचती हैं। इस तरह के अध्ययन Tufts Private University , USA में भी किए जाते हैं ।

"अधिकांश आधुनिक पुनर्जनन मॉडल आरेख और आनुवंशिक प्रयोग हैं जो दिखाते हैं कि कौन से जीन के लिए जिम्मेदार हैं। उत्कृष्ट - लेकिन यह पालन नहीं करता है कि परिणामी रूप क्या होगा। यह स्पष्ट नहीं है कि जीन के इस सेट से क्या आ रहा है इसकी गणना कैसे की जाए।" एक पेड़, एक ऑक्टोपस, या एक आदमी, "माइकल लेविन, जीव विज्ञान के प्रोफेसर और टफ्ट्स पुनर्जनन और विकासवादी जीव विज्ञान केंद्र के निदेशक कहते हैं।



" अधिकांश मॉडल इस प्रक्रिया के लिए आवश्यक कुछ घटक दिखाते हैं, लेकिन वे बिल्कुल नहीं दिखाते हैं और यह कैसे आकार को प्रभावित करता है। "एक जीव के निर्माण के मॉडल जिनका ठीक से पालन किया जा सकता है और जो कि समझ से बाहर या अस्पष्ट नहीं होगा। आप इसे एक नुस्खे के साथ करते हैं और आपको सही आकार मिलता है।"

लेविन ने डैनियल लोबो के साथ मिलकर एक कंप्यूटर एल्गोरिदम विकसित किया, जो विकासवादी संगणना का उपयोग करते हुए, आनुवंशिक नियामक नेटवर्क का निर्माण करता है। ये नेटवर्क, धीरे-धीरे विकसित हो रहे हैं, वास्तविक प्रयोगशालाओं में किए गए प्रयोगों के परिणामों की भविष्यवाणी करना सीखते हैं। कोशिकाओं में

नियामक आनुवंशिक नेटवर्क अलग-अलग डीएनए खंडों के सेट होते हैं जो एक-दूसरे के साथ अप्रत्यक्ष रूप से बातचीत करते हैं और कुछ प्रोटीन की पीढ़ी के लिए जिम्मेदार होते हैं। वैज्ञानिक एक नियामक नेटवर्क की तलाश कर रहे थे, जिसे अगर किसी वर्चुअल वर्म की हर कोशिका में अंजाम दिया जाए, तो प्रयोगशाला प्रयोगों के समान परिणाम प्राप्त होंगे।

अनुसंधान के परिणामों से सीखना, एल्गोरिथ्म, अंत में, प्रयोगशाला प्रयोगों के परिणामों की सही भविष्यवाणी करना सीखा और नियामक नेटवर्क के संचालन के लिए एक मॉडल का उत्पादन किया। नतीजतन, लेविन कहते हैं, केवल मौजूदा मैकेनिस्टिक मॉडल प्राप्त किया गया था जो बताता है कि आनुवंशिक कोड एक जीवित कीड़ा में कैसे बदल जाता है।

“अद्भुत खोजों में से एक यह था कि एल्गोरिदम द्वारा पाया गया मॉडल जटिल, भ्रामक और मानव समझ के लिए दुर्गम नहीं निकला। इसके विपरीत, यह एक बहुत ही सरल मॉडल है जिसे आप आसानी से समझ सकते हैं, ”लेविन कहते हैं। "यह सब इस तथ्य से प्रदर्शित होता है कि AI विज्ञान के सभी क्षेत्रों में मदद कर सकता है - न केवल बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में, बल्कि इस डेटा का अर्थ खोजने में भी।"

Source: https://habr.com/ru/post/hi380333/