Umelá inteligencia „premenila“ proteín na hudbu

Zažili ste pocit, že sa neviete pohnúť z miesta, a pritom cítite, že daný problém má riešenie či dokonca, že ste riešeniu na blízku? A čo následne, keď na správnu odpoveď prídete. Zrejme taký pocit poznajú vedci z MIT, ktorý dostali nápad pri výskume bielkovín.

Bielkoviny sa delia do viacerých kategórií a nie sú to len známe proteíny, ktoré musíme prijímať v rámci potravy. Skladá sa z nich napr. ľudská koža aj kosti.  Ak by ste sa pokúsili zmeniť štruktúru a vytvoriť tak novú použiteľnú bielkovinu, nemali by ste zrejme šancu. Umelá inteligencia áno.

zdroj: Gerd Altmann, Pixabay

Od pavučiny k „Mozartovi“

Tím vedcov sa snažil nielen pochopiť štruktúru bielkovín, ale niekoľko rokov už skúmali pomocou siahodlhých výpočtov a kvantovej mechaniky rôzne materiály, vrátane pavučiny. Spoločným znakom materiálov boli vibrácie molekúl, a to bol okamih, vďaka ktorému vzniklo možno revolučné riešenie.

Tímu napadlo využiť štruktúru bielkovín a spojiť ju so zvukom, čím vytvorili akúsi 20 tónovú hudobnú stupnicu. Algoritmus strojového učenia zadefinoval vibrácie aminokyselín a dlhšie štruktúry bielkovín ako konkrétne tóny a preskúmaním sekundárnej štruktúry dodal „hudbe“ vlastnosti ako rytmus a hlasitosť. Výsledok ich samotných prekvapil.

Všetky zvuky, vrátane „bicích“, sú zvuky spôsobené premenou bielkovín.

Ak si chcete vytvoriť vlastnú bielkovinovú melódiu, na trhu je dostupná aj aplikácia, TU.

„Komponovanie hudby“

Pre ľudí bol „jazyk“, akým sú bielkoviny vytvorené, stále dosť nejasný. Umelej inteligencii stačilo len niekoľko dní trénovania, aby ukázala svoju silu. Pomocou hudby s upravenou dĺžkou či zmenenou melódiou, dokážu prostredníctvom strojového učenia experimentovať s novými druhmi, keďže melódia je konvertovaná späť do bielkovinovej formy. Algoritmu sa tak napr. podarilo vytvoriť zlúčeninu, ktorá nebola súčasťou trénovacieho datasetu, ale v prírode sa vyskytuje. Môže tak generovať obdivuhodné množstvo nových zlúčenín behom pár sekúnd, ktoré tím bude následne študovať a zatrieďovať.

Revolučnosť riešenia je však v jeho variáciách. Keď algoritmus potvrdil použiteľnosť pri bielkovinách, je to cesta, ktorou dokážu preskúmať doteraz nepoznané? Mohol by to byť spôsob, akým konečne odhalia tajomstvá materiálov, ktoré sa ľudstvo snaží skúmať už roky? Uvidíme, odpoveď sa možno skrýva v „remixe“.

Zdroje:

http://news.mit.edu/2019/translating-proteins-music-0626

https://physicsworld.com/a/amino-acid-orchestra-trains-machine-learning-algorithms-to-design-proteins/

Pridaj komentár

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená.