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自然のコードのロックを解除 – ニュースとイベント

投稿：2025年4月2日 バーモント大学とトリニティカレッジダブリンの遺伝学研究者のジャーナルトレンドに掲載された画期的な論文で、AIモデルと遺伝的エンコードの革新的な類似性を提案して、遺伝子が生物を作成できるようにする複雑な情報をエンコードする方法を理解するのに役立ちます。 間のこのコラボレーション ニック・チェイニー、UVMのコンピューターサイエンスおよび複雑なシステム科学の教授、および ケビン・ミッチェル、Trinityの遺伝学と神経科学の教授は、生物の広大な複雑さがどのようにDNAにエンコードされているかについて、新たな視点を提供します。 多くの以前の例を最も重要な特徴に蒸留し、それらの属性を新しい方法で再結合することにより、画像とテキストの新しいインスタンスを生成する現在の生成AIモデルを比較することにより、ゲノムは同様に、DNAの形に最も効果的に表現され、それを蓄積する属性に進化の無数の世代に蒸留された生物の最も重要な特徴を同様に表していると主張します。 この研究では、生物学で最も永続的な質問の1つを考慮しています。生物の形と性質がどのようにDNAにエンコードされているのでしょうか？ 「なぜ猫は子猫を持っているのに、犬には子犬がいるのですか？このナイーブな質問は、生命の核となる現象の1つを捉えています。 ミッチェル教授、発達神経生物学の准教授。 「生物の耳の形状、または脚の長さ、または郵便配達員の物体をテーブルからノックしたり、DNAのような分子で「エンコード」する傾向があるのでしょうか？」 ケビン教授 トリニティのミッチェル。 青写真からプログラム、レシピまで、この関係を捉えようとするために複数のメタファーが採用されていますが、これらの比phorはしばしば欠けており、時には深く誤解を招くものです。この新しい論文では、遺伝学者でありコンピューター科学者であるミッチェルとチェイニーは、機械学習システムとの類似性を描き、種のDNAがその物理的形態と性質に関する情報をどのようにエンコードするかについての新しい考え方を設定します。 オンラインで利用可能な強力な生成AIツールの急増により、カジュアルユーザーでさえ、これらのシステムが猫や犬の画像を生成する方法に精通しています。これらのシステムは、数十万のラベル付けされた画像のトレーニングから、猫と犬を代表する一般的な抽象的な特性を学びます。より具体的には、それらのニューラルネットワークがエンコードします生成モデル- これらの機能の高度に圧縮された表現。新しい画像を作成するためにデコードできます。 彼らの論文では、ミッチェルとチェイニーは、ゲノムがエンコードすることを提案します。生物の生成モデル- DNA自体の化学配列に具体化された圧縮表現。このフレームワークでは、進化は「エンコーダー」として機能します。これは、遺伝的ネットワークの重みを学習し、常に微調整し、生成モデルの変数を形成するアルゴリズムです。開発のプロセスは「デコーダー」として機能します。これは、胚形成の段階を通じてモデルを減圧して、その種の典型的な形と性質を持つ特定の種の新しい個体を生成します。 AIと生物学の交差点で作業することにより、Cheneyは彼らの研究を提案し、結果として生じる類推は、植物、動物、人間などの生物の広大な複雑さを単一の細胞に保存することができるという昔からの疑問を提供する新しい視点を提供します。 「生成モデルとしてのゲノムの類似性は、より扱いやすい計算モデル内で生物学のオープンな質問を研究するプラットフォームを提供し、実験と分析により容易になります」とチェイニー教授は述べています。 この理論は、実験家が胚の発達において遺伝子発現のパターンに集まることができる膨大な量のデータを理解するのに役立つ数学的枠組みを示唆しています。 結果として得られるモデルは、遺伝的変異が特性にどのように影響するか、そして種が時間とともにどのように進化するかを理解することに深い意味を持っています。彼らは、人工生命や人工知能さえも生物生物と同じダイナミクスの下で進化できる人工システムにこれらの同じ原則を実装する手段を提供します。 #自然のコードのロックを解除 #ニュースとイベント