Google DeepMind’den Yenilikçi Yapay Zeka Aracı
Google DeepMind araştırmacıları, insan DNA’sındaki mutasyonların biyolojik süreçleri nasıl etkilediğini tahmin edebilen AlphaGenome adlı yeni bir yapay zeka aracı geliştirdiler. Bu model, karmaşık problemleri daha önceki yöntemlere göre çok daha hızlı ve az hesaplama gücü ile çözme kapasitesine sahip. AlphaGenome, biyolojik süreçlerin ve hastalıkların anlaşılmasında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
DNA’nın Karmaşıklığı
DNA, canlıların işleyişini belirleyen bir “hücresel kullanım kılavuzu” olarak düşünülebilir. Adenin (A), guanin (G), sitozin (C) ve timin (T) bazlarından oluşan bu yapı, çok uzun diziler halinde bilgi taşır. Ancak, bu dizilerdeki küçük değişiklikler bile ciddi etkilere yol açabilir. Özellikle, DNA’daki değişikliklerin %98’inin protein üretmeyen, “karanlık genom” olarak adlandırılan bölgelerde gerçekleşmesi, tahminleri zorlaştırıyordu.
AlphaGenome’un Çalışma Prensibi
- 1 milyon baz çiftine kadar DNA dizilerini analiz edebilir.
- Gen ifadesi ve RNA birleştirme süreçleri ile ilgili 5,930 insan ve 1,128 fare genetik sinyalini aynı anda tahmin edebilir.
- Mevcut modellerle karşılaştırıldığında 26 testin 25’inde daha iyi performans gösterir.
AlphaGenome, hastalıkların biyolojik temellerini anlamak isteyen bilim insanları için önemli bir araç olarak sunuluyor. Araştırmacılar, bu modelin ticari olmayan alanlarda ücretsiz olarak erişime açıldığını belirtiyor. King’s College London’dan Profesör Rivka Isaacson, bu gelişmeyi “karanlık genomu aydınlatma yolunda heyecan verici bir adım” olarak nitelendiriyor.
Gelecek Üzerine Tahminler
Prof. Ben Lehner, AlphaGenome’un yapay zeka çözümleri arasında önemli bir örnek olduğunu, ancak modelin mükemmel olmadığını vurguluyor. Biyolojik verilerin yetersizliği, yapay zekanın eğitiminde en büyük engel olarak karşımıza çıkıyor. Gelecekte daha etkili modeller geliştirmek için verinin hızlı ve erişilebilir bir şekilde üretilmesi gerektiği ifade ediliyor.
Daha fazla bilgi için teknolord.com adresini ziyaret edebilirsiniz.
