Искусственный интеллект нашёл неизвестного предка человека |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-01-17 16:30 Комбинируя алгоритмы глубокого обучения и статистические методы, группа исследователей нашла в геноме азиатов след нового гоминида, который скрещивался с нашими предками десятки тысяч лет назад. Новое исследование впервые использует алгоритмы глубокого машинного обучения для объяснения эволюции человека. Современный вычислительный анализ ДНК человека предполагает, что вымершие гибриды неандертальцев и денисовских людей скрещивались с современными людьми из Африки из Азии. До сих пор существование третьего предка было лишь теорией, которая объясняла бы происхождение некоторых фрагментов человеческого генома. Однако нейросеть позволила сделать переход от ДНК к демографии популяций предков. Алгоритм имитирует работу нервной системы млекопитающих. Учёные использовали это свойство, чтобы научить нейросеть предсказывать демографию человека с использованием геномов, полученных с помощью сотен тысяч симуляций. Впервые подобный алгоритм был успешно использован для объяснения истории человечества. Анализ показал, что вымерший гоминид, вероятно, является потомком неандертальцев и денисовских людей. Найденная минувшим летом окаменелость подтверждает эти результаты и гипотезу третьего вида. Учёные надеются в будущем применить алгоритм глубокого машинного обучения и для других вопросов биологии, геномики и эволюции. Источник: naukatv.ru Комментарии: |
|