RNA (kwas rybonukleinowy) jest obecny we wszystkich żywych komórkach. Działa jako posłaniec, niosąc instrukcje od DNA, które dyktuje syntezę białek w ciele. A gdy nie działa tak, jak powinien, może poważnie wpłynąć na neurologiczne, sercowo-naczyniowe i mięśniowe procesy regulacyjne wywołując guzy, insulinooporność i upośledzenie umiejętności motorycznych.
Właśnie dlatego badacze opracowali system wykorzystujący SI o nazwie LEARNA. Oprogramowanie może nauczyć się projektować cząsteczki RNA do badań. Jak wyjaśniają autorzy projektu, funkcja RNA zależy od jego właściwości strukturalnych. Prawdziwym wyzwaniem jest identyfikacja wzorców i sekwencji w RNA, które powodują jego fałdowanie w określoną strukturę.
Podejście badaczy opiera się na algorytmie głębokiego uczenia u sztucznej inteligencji . Program przewiduje sekwencję RNA, generuje ją i wykorzystuje odległość od wynikowej struktury do struktury docelowej. Tymczasem druga wersja oprogramowania, zwana Meta-LEARNA uczy się dostosowanego do potrzeb modelu generatywnego, który tworzy próbki sekwencji RNA. SI wybiera w ten sposób nukleotydy, czyli chemiczne bloki budulcowe RNA oraz DNA.
W czasie testów Meta-LEARNA udało się rozwiązać do 65% docelowych struktur. Co więcej, oprogramowanie potrzebowało tylko 90 sekund, aby osiągnąć wyniki na równi z dowolną inną metodą oraz trzech minut aby ją pokonać.
[Źródło: venturebeat.com]
Czytaj też: Sztuczna inteligencja przyspieszy projektowanie nowych materiałów
