ИИ изучает стратегии лучших геймеров для создания РНК

В разработанной американскими учеными онлайн-игре Eterna игроки решают головоломки, помогая тем самым сворачивать нити молекул РНК. Лучшие стратегии становятся примером для подражания для недавно созданного ИИ EternaBrain.

Молекулы РНК, имеющиеся у всех живых существ, выполняют важные биологические функции. Кроме того, в последние годы к ним стали проявлять повышенный интерес в связи с развитием генной инженерии. Каждая структура РНК состоит из длинных последовательностей четырех элементов, и определение их точного расположения для данной структуры может оказаться сложной вычислительной задачей, пишет Phys.org.

Выпущенная в 2010 году игра Eterna, детище специалистов из Университета Карнеги — Меллона и Стэнфорда, — это попытка найти ответы на фундаментальные вопросы об РНК через краудсорсинг и коллективный разум. Каждый игрок пытается свернуть цепочку так, чтобы она приняла заданную форму.

Некоторые геймеры превосходят лучшие компьютерные методы в решении этих задач.

Воспользовавшись базой из 1,8 млн решений, придуманных пользователями Eterna, исследователи разработали нейросеть, которая, изучив методы самых успешных игроков, с высокой точностью предсказывает их выбор. Алгоритм EternaBrain работает эффективнее, чем программы, созданные для решения задач фолдинга РНК.

«Наши результаты показывают, что возможно создать алгоритмы для машинного РНК-дизайна, которые повторяют или превосходят в этом людей, — сказал профессор Рхиджу Дас, руководитель научной лаборатории. — Но пока этого не произошло; нам все еще нужно многому научиться и у геймеров, и у исследователей ИИ».

Теперь ученые собираются проверить, сможет ли EternaBrain в сочетании с другими вычислительными методами превзойти топовых игроков.

Швейцарские ученые изобрели метод секвенирования РНК, который работает по принципу штрихкодирования. Такая процедура не уступает по производительности прошлым аналогам, но быстрее и в разы дешевле.