AI试管神经网络识别分子手写.pdf

该文档讲述了加州理工学院生物工程助理教授Lu-lu Qian（钱璐璐）实验室的一项研究，他们开发了一种基于DNA的人工神经网络，能识别分子级别的手写数字。这项研究是将人工智能技术应用于合成生物分子电路的一个重大突破。人工神经网络是受到人脑神经元网络启发的数学模型，尽管相对简单，但已经能够处理复杂的信息。钱教授团队的目标是为DNA人工神经网络编程，使其能执行智能行为，如计算和决策。 在研究中，DNA神经网络被用于一个经典问题——手写识别。手写识别是训练神经网络的常见方法，网络需要学习识别数字的多样性，然后与已知模式匹配。DNA神经网络通过试管中的化学反应来实现这一过程。每个分子手写不是视觉上的形状，而是由100个独特的DNA链组成，每个链代表10x10图案中的一个像素。通过精心设计的DNA序列，神经网络可以将分子手写分为9类，准确识别手写数字1到9。 研究者Kevin Cherry展示了这种DNA神经网络在区分手写数字6和7时的准确性，成功识别了所有测试的36个数字。理论上，该系统能处理超过12000个数字，正确率高达90%。此外，钱教授之前的DNA机器人研究也涉及到了类似的概念，利用DNA分子之间的相互作用模拟计算机的运算过程，通过“入侵链”和“释放链”实现“输入-输出”的功能。 在这个系统中，一个名为“歼灭者”的特定DNA分子用于在识别过程中选择最佳匹配，通过竞争机制确定未知数字，最终产生代表网络决策的荧光信号。这种“赢家通吃”的神经网络模型可以正确识别数据库中98%的手写数字。 相比于以前只能识别少数模式的模型，新的DNA神经网络模型具有更强的计算能力，能够处理更复杂的图像识别任务。研究展望了一个未来场景，即通过特定分子的添加，我们可以训练“智慧汤”来执行各种任务，分子间的化学反应代表学习和记忆的过程，从而实现更高级别的智能行为。 这项研究展示了人工智能与生物学的交叉应用，开辟了新的研究方向，预示着在未来，人工分子机器可能会像电子设备一样，成为处理环境信息和执行任务的高效工具。