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RNA-Design: KI lernt von Top-Puzzlespielern

Archivmeldung vom 02.07.2019

Bitte beachten Sie, dass die Meldung den Stand der Dinge zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung am 02.07.2019 wiedergibt. Eventuelle in der Zwischenzeit veränderte Sachverhalte bleiben daher unberücksichtigt.

Freigeschaltet durch Thorsten Schmitt
Grafik: TheDigitalArtist, pixabay.com
Grafik: TheDigitalArtist, pixabay.com

Designer-RNA gilt als Hoffnungsträger beispielsweise für die Krebstherapie, doch bislang sind Computer dabei keine große Hilfe: Sie kommen bei gewissen Strukturdesign-Aufgaben einfach nicht an den Menschen heran. Damit sich das ändert, haben Forscher jetzt eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die praktisch von Top-Spielern des RNA-Puzzle-Games "Eterna" lernt. Denn das neuronale Netzwerk "EternaBrain" fängt gewisse Tendenzen der Gamer ein - und erzielt letztlich bessere Ergebnisse als andere RNA-Design-Algorithmen.

Lernen aus Crowdsourcing

RNA-Design hat teils etwas von einem Puzzlespiel, denn es bedarf ganz bestimmter Sequenzen der vier RNA-Bausteine, damit gewünschte Strukturen entstehen. Beim Game "Eterna", das vom Labor des Biochemie- und Physikprofessors Rhiju Das an der Stanford University betreut wird, versuchen Spieler, die richtigen Sequenzen zu finden, damit fertige Moleküle auch die gewünschte Form annehmen. Manche Top-Gamer stechen dabei jegliche Computeralgorithmen aus - das Spiel ist also ein wertvoller Crowdsourcing-Beitrag zum RNA-Design.

Das und sein Team haben sich also damit befasst, was Maschinen eben davon lernen können. Mithilfe eines Datensatzes von rund 1,8 Mio. Design-Zügen von Eterna-Spielern haben die Forscher das neuronale Netzwerk EternaBrain entwickelt, das Vorlieben und Strategien der Spieler aufdeckt. Es kann so weitere - oft vielversprechende - Züge von Top-Spielern viel besser vorhersagen als durch einfaches Raten möglich wäre. Ein erweiterter Algorithmus ist dadurch beim Lösen von Eterna-Aufgaben ebenso gut oder besser als bisherige Algorithmen.

Noch ein sehr weiter Weg

"Unsere Ergebnisse legen nahe, dass es möglich sein sollte, automatisierte Algorithmen für computerisiertes RNA-Design zu schaffen, die menschliche RNA-Designer nachahmen oder ausstechen", meint Das. Allerdings müsste man noch viel von Gamern und KI-Forschern lernen. Die Forscher wollen nun jedenfalls versuchen, ob es eine Kombination von EternaBrain mit anderen algorithmischen Zugängen schafft, bessere Ergebnisse zu erzielen als Top-Spieler. Das Team hofft auch, dass EternaBrain für komplexere Aufgaben wie das Design von RNA-Computern anwendbar ist.

Quelle: www.pressetext.com/Thomas Pichler

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