|
Интерпретация моделей ИИ в геномике
|
|
|
|
Искусственный интеллект продолжает проникать во многие аспекты нашей жизни. Но как насчет биологии, изучения самой жизни? ИИ может анализировать сотни тысяч геномных данных для выявления потенциальных новых терапевтических целей. Хотя эти геномные данные могут показаться полезными, ученые не уверены, как современные модели ИИ вообще приходят к таким выводам. Теперь на сцену выходит новая система под названием SQUID, способная вскрыть черный ящик ИИ с его темной внутренней логикой. SQUID, сокращение от Surrogate Quantitative Interpretability для Deepnets, - это вычислительный инструмент, созданный учеными лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL). Он предназначен для интерпретации того, как модели искусственного интеллекта анализируют геном. По сравнению с другими инструментами анализа, SQUID более последователен, снижает фоновый шум и может дать более точные прогнозы о последствиях генетических мутаций. Как это работает? Ключ, по словам доцента CSHL Питера Ку, заключается в специальной подготовке специалистов SQUID.
|
|
|
"Инструменты, которые люди используют для понимания этих моделей, в основном заимствованы из других областей, таких как компьютерное зрение или обработка естественного языка. Хотя они могут быть полезны, они не являются оптимальными для геномики. С помощью SQUID мы использовали многолетние знания в области количественной генетики, которые помогли нам понять, чему учатся эти глубокие нейронные сети", - объясняет Ку. SQUID работает, сначала генерируя библиотеку из более чем 100 000 вариантов последовательностей ДНК. Затем он анализирует библиотеку мутаций и их эффекты с помощью программы под названием MAVE-NN (Нейронная сеть для мультиплексного анализа вариантных эффектов). Этот инструмент позволяет ученым проводить тысячи виртуальных экспериментов одновременно. По сути, они могут "выудить" алгоритмы, стоящие за наиболее точными прогнозами ИИ. Их вычислительный "улов" может подготовить почву для экспериментов, которые в большей степени основаны на реальности.
|
|
|
|
"Эксперименты In silico (виртуальные) не заменяют реальных лабораторных экспериментов. Тем не менее, они могут быть очень информативными. Они могут помочь ученым сформулировать гипотезы о том, как работает тот или иной участок генома или как мутация может иметь клинически значимый эффект", - объясняет доцент CSHL Джастин Кинни, соавтор исследования. В мире существует множество моделей искусственного интеллекта. С каждым днем в воду попадает все больше кальмаров. Ку, Кинни и их коллеги надеются, что кальмары помогут ученым найти те, которые наилучшим образом отвечают их специализированным потребностям. Несмотря на нанесение на карту, геном человека остается невероятно сложной областью изучения. SQUID может помочь биологам более эффективно ориентироваться в этой области, приближая их к истинному медицинскому значению их открытий.
|
|
|
|
Источник
|
