Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

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.

Оставить комментарий

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.

В Эстонии используют генный анализ для предсказания заболеваний
В Эстонии используют генный анализ для предсказания заболеваний
По теме
В Эстонии используют генный анализ для предсказания заболеваний
Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
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.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.