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AI डीएनए आधारित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में बनाया गया

कृत्रिम बुद्धि, सिंथेटिक जीव विज्ञान, और जीनोमिक्स का प्रतिच्छेदन।

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स्रोत: TheDigitalArtist / Pixabay

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) या कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उल्लेख करें, और कंप्यूटर की छवियां दिमाग में आ सकती हैं। एआई-आधारित पैटर्न मान्यता में विभिन्न प्रकार के वास्तविक-विश्व उपयोग हैं, जैसे चिकित्सा निदान, नेविगेशन सिस्टम, आवाज-आधारित प्रमाणीकरण, छवि वर्गीकरण, लिखावट मान्यता, भाषण कार्यक्रम और पाठ-आधारित प्रसंस्करण। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिजिटल तकनीक तक सीमित नहीं है और जीव विज्ञान के दायरे के साथ विलय कर रही है – सिंथेटिक जीव विज्ञान और जीनोमिक्स, अधिक सटीक होने के लिए। कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (कैलटेक) में डॉ। लुलु कियान के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने सिंथेटिक बायोकेमिकल सर्किट बनाए हैं जो आणविक स्तर पर सूचना प्रसंस्करण करने में सक्षम हैं- कंप्यूटर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के बजाय डीएनए से बना एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पुनर्जागरण काल ​​के शुरुआती चरणों में है – एक पुनर्जन्म जो मोटे तौर पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ गहन शिक्षण तकनीकों में प्रगति के कारण है जिन्होंने पैटर्न मान्यता में सुधार में योगदान दिया है। विशेष रूप से, पुनरुत्थान काफी हद तक एक गणितीय उपकरण के कारण होता है जो बैकप्रोपेगेशन (पिछड़े प्रसार) नामक डेरिवेटिव की गणना करता है – यह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को न्यूरॉन्स की छिपी हुई परतों को समायोजित करने में सक्षम बनाता है जब अधिक सटीक परिणामों के लिए परिणाम स्पष्ट होते हैं।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) तंत्रिका विज्ञान से उधार ली गई अवधारणाओं के साथ मशीन सीखने का एक प्रकार है। तंत्रिका तंत्र और मस्तिष्क की संरचना और कार्य कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लिए प्रेरणा थे। जैविक न्यूरॉन्स के बजाय, ANN में कृत्रिम नोड होते हैं। Synapses के बजाय, ANN में ऐसे कनेक्शन होते हैं जो नोड्स के बीच सिग्नल संचारित करने में सक्षम होते हैं। न्यूरॉन्स की तरह, एएनएन के नोड्स डेटा प्राप्त करने और संसाधित करने में सक्षम हैं, साथ ही इससे जुड़े अन्य नोड्स को सक्रिय करते हैं।

सिंथेटिक जीवविज्ञान और जीनोमिक्स का अपेक्षाकृत आधुनिक इतिहास है। सिंथेटिक बायोलॉजी बायोटेक्नोलॉजी का क्षेत्र है जिसमें नई जैविक संस्थाओं के डिजाइन और इंजीनियरिंग या मौजूदा जैविक प्रणालियों के पुन: डिज़ाइन शामिल हैं। जीनोमिक्स जैव प्रौद्योगिकी की एक शाखा है जो जीन के मानचित्रण या जीवों के पूर्ण जीनोम के डीएनए मानचित्रण और डीएनए अनुक्रमण के लिए आणविक जीव विज्ञान और आनुवंशिकी की तकनीक को लागू करती है। डीएनए अनुक्रमण की गिरती लागत, बड़े डेटा की बढ़ती मात्रा, CRISPR के माध्यम से जीन संपादन में कम बाधाओं, कंप्यूटिंग भंडारण और प्रसंस्करण लागत में कमी, विकेन्द्रीकृत क्लाउड-आधारित कंप्यूटिंग, और एआई गहन शिक्षण एल्गोरिदम में सफलता की प्रगति के लिए हाल के रुझान ने आगे बढ़ने में योगदान दिया है। दोनों जीनोमिक्स और सिंथेटिक बायोलॉजी।

डीएनए तंत्रिका नेटवर्क की संरचना में “डीएनए स्ट्रैंड विस्थापन कैस्केड” होते हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क के रूप में कार्य करते हैं। लॉजिक गेट डिजिटल सर्किटरी के मूलभूत निर्माण खंड हैं। कियान की कैलटेक लैब ने “रिएक्शन कैस्केड्स” बनाने के लिए डीएनए गेट आर्किटेक्चर को लागू किया जो कि हॉपफील्ड एसोसिएटिव मेमोरी के रूप में कार्य करता है। एक हॉपफील्ड नेट एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क है (एक नेटवर्क जिसमें न्यूरॉन्स होते हैं जो एक दूसरे को प्रतिक्रिया संकेत भेजते हैं) जिसमें अंतर्निहित लायनपुनोव फ़ंक्शन, एक प्रकार का गणितीय स्केलर फ़ंक्शन के साथ सिनैप्टिक कनेक्शन पैटर्न होता है।

लगभग सात साल बाद, कियान की टीम ने अपने डीएनए तंत्रिका नेटवर्क के साथ आगे प्रयोग किया और जुलाई 2018 में नेचर में उनके परिणामों को प्रकाशित किया। कैलटेक के केविन चेरी ने दिखाया कि सिंथेटिक बायोमोलेक्युलर सर्किट आणविक लिखावट को पहचान सकते हैं।

डीएनए-आधारित कंप्यूटर क्यों बनाएं जो एक सेल के अंदर चलने के लिए पर्याप्त छोटा हो? आणविक कंप्यूटिंग के साथ, सटीक चिकित्सा में उपयोग के लिए संभावित नए प्रकार की दवाएं और नैदानिक ​​तकनीक विकसित की जा सकती हैं। इस प्रकार की ग्राउंड-ब्रेकिंग तकनीक स्वास्थ्य देखभाल, दवा, बायोटेक, और रसायन जैसे उद्योगों को बदल सकती है। एक डीएनए-आधारित कंप्यूटर वैज्ञानिकों को रोगों और सेलुलर शिथिलता की उत्पत्ति और प्रकृति का अनुसंधान करने में सक्षम कर सकता है। कियान और उनकी शोध टीम ने प्रदर्शित किया है कि बुद्धिमान डीएनए सिस्टम न केवल व्यवहार्य हैं, बल्कि एक दिन जैव रासायनिक प्रणाली को जन्म दे सकते हैं जो खुफिया और तंत्रिका विज्ञान की प्रकृति की वैज्ञानिक समझ को आगे बढ़ा सकते हैं।

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संदर्भ

कियान, लुलु, विनफ्री, एरिक, ब्रुक, जेहोशुआ। “डीएनए स्ट्रैंड विस्थापन कैस्केड के साथ तंत्रिका नेटवर्क संगणना।” प्रकृति । वॉल्यूम 475. 21 जुलाई 2011।

चेरी, केविन एम।, कियान, लुलु। “डीएनए-आधारित विजेता-सभी तंत्रिका नेटवर्क के साथ आणविक पैटर्न मान्यता को बढ़ाना।” प्रकृति । वॉल्यूम 559. 19 जुलाई 2018।