Эстонские исследователи научили AI генерировать человеческую ДНК
Искусственный интеллект умеет почти идеально рисовать несуществующие лица, ноги, котов, резюме, анимешных персонажей и многое другое. Специалисты Тартуского университета в Эстонии обучили алгоритм генерировать дипфейки людей на молекулярном уровне: он создаёт уникальные последовательности генома человека, пишет The Next Web.
«Генеративно-состязательные нейросети последние 10 лет эффективно применяются во многих сферах, в том числе для создания фотореалистичных изображений. Мы применяем аналогичный подход к генетической информации для автоматического изучения её структуры и впервые — для генерации высококачественных, реалистичных геномов», — говорят учёные.
«Искусственные геномы» создаются на основе настоящих человеческих и неотличимы от них — за тем исключением, что полностью синтезированы моделью. Они сохраняют многие сложные характеристики исходных геномов и могут использоваться в дальнейших исследованиях.
Как отмечает TNW, это решает проблемный для генетиков вопрос конфиденциальности данных и защиты приватности людей, которым они принадлежат. Публичный доступ к датасетам ДНК ограничен, а процедура его получения — сложная и долгая. Эстонская ML-система может стать альтернативой таким базам: это устранит дефицит нужных данных и продвинет вперёд генетические исследования.
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года.
Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.