Первая ДНК-нейросеть в пробирке распознает цифры и работает на энергии тепла

Перед создателями молекулярных машин и вычислительных аппаратов на основе ДНК годами стояла проблема отсутствия универсального источника энергии наподобие электричества для кремниевых систем или АТФ — для биологических. Ученые из США продемонстрировали революционное решение этой проблемы. Они успешно разработали сложные логические схемы ДНК и нейронные сети, которые можно полностью перезарядить простым повышением температуры.

В основе инновации специалистов из Калифорнийского технологического института лежит концепция «кинетической ловушки». Представьте себе мышеловку, пишет Daily Neuron. Это стабильная система, находящаяся в состоянии высокой энергии — то есть, готовая сработать. Она не захлопнется сама по себе, но малейшее воздействие высвободит накопленную энергию.

Цепочки ДНК, созданные учеными, работают схожим образом. Они спроектированы в виде своего рода шпилек для волос. При нагревании системы до 95°C все цепи ДНК разъединяются и свободно перемещаются. По мере охлаждения раствора они быстро принимают форму шпилек. Такая конфигурация и есть кинетическая ловушка: стабильное состояние высокой энергии, готовое к вычислительной задаче. Входная молекула действует как триггер, каталитически высвобождая накопленную энергию для получения определенного выходного сигнала.

Этот принцип сам по себе — важный шаг вперед, но исследователи пошли еще дальше. Они не просто создали один многоразовый переключатель. Они создали полнофункциональную 100-битную нейронную сеть, которая умеет классифицировать рукописные цифры из базы данных MNIST. Эта сложная система, включающая до 289 различных цепей ДНК в одной пробирке, оказалась способна верно идентифицировать изображения цифр «6» и «7».

После выполнения задачи ученые «перезагрузили» нейросеть: добавили ингибиторные цепочки для нейтрализации последнего входного сигнала, затем нагрели пробирку, чтобы очистить ее, и охладили ее для перезарядки всех вентилей шпилек. После этого система была готова к работе с новым изображением. Этот процесс повторяли для десяти различных тестовых шаблонов, что продемонстрировало, что сеть может надежно обрабатывать различные входные данные, демонстрируя реальную способность повторного использования и масштабируемость.

Исследование расширяет наше определение вычислительной машины и показывает, что для сложных и непрерывных вычислений не требуются провода и кремний. Оно открывает возможности для разработки продвинутых автономных моделей поведения на базе искусственных химических систем. Созданная учеными схема позволяет создавать молекулярные машины, способные непрерывно работать в сложных средах, управляемых простыми изменениями окружающей среды, например, колебаниями температуры.

Исследование специалистов из Израиля впервые показало, что перенос протонов в живых системах является не только химическим, но и квантовым процессом. Это открытие может привести к инновациям в медицине, энергетике и нанотехнологиях.

Источник: hightech.plus

Источник: ai-news.ru