AI Criada em Redes Neurais Artificiais Baseadas em DNA

A interseção entre inteligência artificial, biologia sintética e genômica.

Fonte: TheDigitalArtist / Pixabay

Mencione inteligência artificial (IA) ou redes neurais artificiais, e imagens de computadores podem vir à mente. O reconhecimento de padrões baseado em IA tem uma ampla variedade de usos do mundo real, como diagnósticos médicos, sistemas de navegação, autenticação baseada em voz, classificação de imagens, reconhecimento de caligrafia, programas de fala e processamento baseado em texto. No entanto, a inteligência artificial não se limita à tecnologia digital e está se fundindo com o reino da biologia – biologia sintética e genômica, para ser mais preciso. Pesquisadores pioneiros liderados por Lulu Qian, do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), criaram circuitos bioquímicos sintéticos capazes de realizar processamento de informações em nível molecular – uma rede neural artificial composta de DNA, em vez de hardware e software.

A inteligência artificial está nos estágios iniciais de um período de renascimento – um renascimento em grande parte devido aos avanços nas técnicas de aprendizagem profunda com redes neurais artificiais que contribuíram para melhorias no reconhecimento de padrões. Especificamente, o ressurgimento é em grande parte devido a uma ferramenta matemática que calcula derivativos chamada retropropagação (propagação retrógrada) – permite que redes neurais artificiais ajustem camadas ocultas de neurônios quando há resultados discrepantes para resultados mais precisos.

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Redes neurais artificiais (RNA) são um tipo de método de aprendizado de máquina com conceitos emprestados da neurociência. A estrutura e função do sistema nervoso e do cérebro foram inspiração para redes neurais artificiais. Em vez de neurônios biológicos, as RNAs possuem nódulos artificiais. Em vez de sinapses, as RNAs têm conexões capazes de transmitir sinais entre nós. Como os neurônios, os nós das RNAs são capazes de receber e processar dados, além de ativar outros nós conectados a eles.

A biologia sintética e a genômica têm uma história relativamente moderna. A biologia sintética é a área da biotecnologia que envolve o projeto e a engenharia de novas entidades biológicas ou o redesenho dos sistemas biológicos existentes. A genômica é um ramo da biotecnologia que aplica técnicas de biologia molecular e genética ao mapeamento genético e sequenciamento de DNA de conjuntos de genes ou genomas completos de organismos. As tendências recentes de queda de custos de sequenciamento de DNA, aumento de grandes volumes de dados, menores barreiras na edição de genes via CRISPR, diminuição dos custos de armazenamento e processamento de computação, descentralização da computação baseada em nuvem e avanço nos algoritmos de aprendizagem profunda de IA contribuíram para o avanço genômica e biologia sintética.

A estrutura da rede neural do DNA consiste em “cascatas de deslocamento de fita de DNA” que operam como redes neurais. Portas lógicas são os blocos de construção fundamentais dos circuitos digitais. O laboratório de Qian Caltech aplicou a arquitetura de porta de DNA para criar “cascatas de reação” que funcionam como memória associativa de Hopfield. Uma rede de Hopfield é uma rede neural recorrente (uma rede que consiste em neurônios que enviam sinais de feedback uns aos outros) que possui padrões de conexão sinápticos com uma função subjacente de Lyanpunov, um tipo de função escalar matemática.

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Aproximadamente sete anos depois, a equipe de Qian experimentou ainda mais sua rede neural de DNA e publicou seus resultados na Nature em julho de 2018. Kevin Cherry, da Caltech, mostrou que circuitos biomoleculares sintéticos poderiam reconhecer a caligrafia molecular.

Por que criar um computador baseado em DNA que seja pequeno o suficiente para rodar dentro de uma única célula? Com a computação molecular, novos tipos potenciais de medicamentos e técnicas de diagnóstico poderiam ser desenvolvidos para uso em medicina de precisão. Esse tipo de tecnologia revolucionária pode transformar indústrias como assistência médica, farmacêutica, biotecnológica e química. Um computador baseado em DNA pode permitir aos cientistas pesquisar a origem e a natureza das doenças e da disfunção celular. Qian e sua equipe de pesquisa demonstraram que os sistemas inteligentes de DNA não são apenas viáveis, mas podem, um dia, levar a sistemas bioquímicos que podem promover o entendimento científico da natureza da inteligência e da neurociência.

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Referências

Qian, Lulu, Winfree, Erik, Bruck, Jehoshua. “Computação de rede neural com cascatas de deslocamento de fita de DNA.” Nature . Volume 475. 21 de julho de 2011.

Cereja, Kevin M., Qian, Lulu. “Aumentar o reconhecimento de padrões moleculares com redes neurais baseadas em DNA, vencedoras e vencedoras”. Natureza . Volume 559. 19 de julho de 2018.