Команда кафедры биоинформатики Рурского университета в Бохуме (Германия) под руководством профессора Акселя Мосига обучила нейронную сеть рассматривать информацию через призму эволюции. Ключевым нововведением стало предоставление искусственному интеллекту знаний о филогенетических древах изучаемых видов. Это позволило решить важную проблему, когда предыдущие алгоритмы путались в случайных закономерностях, не понимая эволюционного контекста.
Как объясняет ведущий автор исследования Вивиан Бранденбург, суть подхода основана на классификации групп из четырех видов в верное генеалогическое древо. Если все такие группы организованы правильно, общее древо складывается подобно пазлу, предоставляя ИИ карту родственных связей. Обладая этой картой, алгоритм может анализировать последовательности ДНК, чтобы выявить, какие характеристики и каким образом развивались в ходе эволюции.
Наиболее перспективный аспект технологии — ее универсальность. Метод применим не только к генетическим данным, но и к любым другим типам информации, таким как изображения или структурные модели биомолекул различных видов. Ученые уже исследуют возможность реконструкции гипотетических изображений эволюционных предшественников, что открывает фантастические возможности для палеонтологии и биологии. Этот инструмент, по словам исследователей, существенно меняет подход к анализу биологических данных, позволяя впервые увидеть их в динамике эволюционного развития, а не как статичную информацию.
Ранее исследователи рассказали, что нейросети стали чаще давать фейковые ответы.
