加利福尼亞州在實驗室建造和測試之前,使用人工智能來設計病毒基因組學。之後,細菌被許多此類AI病毒成功損傷,這證明了產科模型可以產生功能遺傳學。

“全基因組的第一個產科設計。”

這就是斯坦福大學的研究人員和帕洛阿爾托(Palo Alto)的ARC Institute稱這些實驗的結果。根據生物學家Nyu Langone Health,Jef Boeke慶祝了這一經歷,這是邁向人工智能設計的生活方式的重要一步。 馬薩諸塞州研究所技術評論技術

博克說:“他們已經看到了帶有新基因的病毒,剪切的基因,甚至是不同的遺傳順序和排列。”

在2020年8月12日在秘魯利馬的Covid 19的快速分子測試中,世界手工處理顯微鏡的細節。秘魯Kaitano Heridia科學家…


Raul Sifuentes/Getty圖像

它建造了什麼

他們創建了一個完整的302基因組,該基因組由人工智能,EVO -LLM與Chatgpt相似 – 並將其呈現給大腸桿菌測試系統。這些設計中有16種創造了能夠重複並殺死細菌的成功細菌。

領導ARC Institute實驗室的Brian IS在繪畫揭示細菌死亡的消毒操作的那一刻反映了。 Hi說:“這是非常了不起的,只是一個願景,是由人工智能創建的這樣的領域。”

如何創建設計

Pacteriophage Phix174團隊是11個基因的最低DNA,約有5,000個鹼基。大約有200萬種細菌被用來訓練人工智能模型,使其可以理解其化妝和佈置基因中的模式。然後他建議完成新的基因組學。

為什麼重要

j他將這種方法視​​為“只是經驗和錯誤的更快的副本”。

“我們製作了AI的手動版本 – 梳理文學,採用已知的內容。”

速度是這裡的電話。人工智能對蛋白質結構的預測肯定可以加速藥物開發和生物技術的過程。然後,該結果可用於抵抗例如農業甚至基因治療中的細菌感染。

領導該項目的學生塞繆爾·金說:“這項技術肯定有很大的潛力。”

該小組不包括人類病毒來檢測人工智能培訓,但是該領域的測試可能仍然很危險,因為它警告說,該領域的測試。

“我敦促極端謹慎的領域之一是任何病毒增強研究,尤其是當它是隨機的時,因此您不知道自己得到了什麼。

“如果有人用天花或炭疽病來做到這一點,我將有嚴重的擔憂。”

這個想法還有其他問題。將“簡單”的不道德行為轉向更複雜的細菌 – 在此階段,人工智能將無法做到這一點。

博基說:“複雜性將從令人驚奇的人變成……不僅僅是宇宙中沒有後代的分子數量。”

儘管這項測試面臨挑戰,但這是一個令人印象深刻的結果 – 這可能會影響基因工程的未來。

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