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in Technologie

Maschinelles Lernen erzeugt jetzt realistische Genome von Menschen, die es nicht gibt

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künstliches Genom
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Gianluca Ricciodi Gianluca Riccio
3 Minuten Lesen
Tags: Genomkünstliche IntelligenzMaschinelles Lernen

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Wir haben gesehen, wie GAN Gesichter, gefälschte Biografien und Songs generiert hat. Jetzt erzeugen sie auch künstliche Genome, die größtenteils nicht von den realen zu unterscheiden sind.

Zwischen neuen Algorithmen und IT-Fortschritten können Maschinen jetzt immer komplexere Modelle lernen. Sie erzeugen hochwertige synthetische Daten wie fotorealistische Bilder und sogar Lebensläufe von fiktiven Menschen.

Uhr eine Studie, die in der internationalen Zeitschrift veröffentlicht wurde PLoS Genetics zeigt den fortgeschrittenen Einsatz von maschinellem Lernen für biometrische Daten. Aus vorhandenen Biobanken generiert das System ganze Blöcke des menschlichen Genoms, die nicht zu echten Menschen gehören, aber die Eigenschaften eines echten Genoms aufweisen.

Umgehen des Datenschutzproblems

„Bestehende Genomdatenbanken sind eine unschätzbare Ressource für biomedizinische Forschung," Er sagt Burak Yelmen, Erstautor der Studie und Junior Research Fellow für moderne Populationsgenetik an der Universität von Tartu. „Das Problem ist, dass sie aufgrund berechtigter ethischer Bedenken nicht öffentlich zugänglich sind oder durch langwierige und anstrengende Durchsetzungsverfahren geschützt werden. Dies schafft eine wichtige wissenschaftliche Barriere für Forscher. Ein maschinengeneriertes Genom, ein "künstliches Genom", kann uns helfen, das Problem in einem sicheren ethischen Rahmen zu überwinden.

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Ein Chromosom entsteht durch zufälliges digitales Rauschen. Bildnachweis: Burak Yelmen

Das multidisziplinäre Team führte mehr Analysen durch, um die Qualität des durch maschinelles Lernen erzeugten Genoms im Vergleich zum realen zu bewerten. "Überraschenderweise ahmt dieses Genom die Komplexität nach, die wir in realen menschlichen Populationen beobachten können, und für die meisten Eigenschaften Sie sind nicht von den anderen Genomen der Biobank zu unterscheiden, mit denen unser Algorithmus trainiert wurde. Abgesehen von einem Detail: Sie gehören keinem Genspender “, sagte der DR. Luca Pagani, einer der führenden Autoren der Studie und Mitmobilitas Pluss.

Ein maschinengeneriertes Genom, ein "künstliches Genom", kann uns helfen, das Problem in einem sicheren ethischen Rahmen zu überwinden

Burak Yelmen
künstliches Genom
Eine Erzeugungsmaschine bildet ein zufälliges Rauschen, während eine Unterscheidungsmaschine die erzeugten Daten gegen eine Datenbank verfügbarer realer Daten testet. Sobald der Prozess abgeschlossen ist, generiert der Algorithmus künstliche Daten, die wie das wirkliche Leben aussehen, aber tatsächlich völlig neu sind. Bildnachweis: Yelmen et al. 2021

Ist es wirklich ein Originalgenom oder eine "Spuck" -Kopie?

Die Studie umfasst auch die Bewertung der Nähe des künstlichen Genoms zum realen Genom, um zu überprüfen, ob die Privatsphäre der Originalproben erhalten bleibt. „Während das Erkennen von Datenschutzlecks in Tausenden von Genomen wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen erscheint, können wir durch die Kombination mehrerer statistischer Messgrößen alle Modelle genau überwachen. Interessanterweise führt die detaillierte Untersuchung komplexer Dispersionsmuster wiederum zu weiteren Verbesserungen bei der Bewertung von GAN und es wird das Feld des maschinellen Lernens befeuern “. Zu sagen, es ist Dr. Flora Jay, Studienkoordinator und Forscher des CNRS (Französisches Nationales Zentrum für wissenschaftliche Forschung).

Alles in allem sind die Ansätze des maschinellen Lernens bereits vorhanden Volti, Biografien und viele andere Funktionen zu einer Handvoll imaginärer Menschen. Wir wissen jetzt auch mehr über ihre Biologie. Diese fiktiven Menschen mit realistischen Genomen könnten als experimentelle Bank anstelle von realen Genomen dienen, die nicht öffentlich verfügbar sind.

Die Forschung könnte eine wichtige Barriere für die Zugänglichkeit in der Genomforschung beseitigen, insbesondere für unterrepräsentierte Populationen.

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Gianluca Riccio, Texter und Journalist - Er wurde 1975 geboren und ist Creative Director einer Werbeagentur. Er ist Mitglied des italienischen Instituts für die Zukunft, der World Future Society und des H +, Network of Italian Transhumanists.

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