Китайски учени използват протеинов езиков модел на изкуствен интелект, за да изследват еволюцията

Прилепите и китовете са отдалечени групи организми, но и двете независимо са развили способността да възприемат околната среда чрез ехолокация.Китайски изследователски екип е открил ключов механизъм, който обяснява защо различни организми независимо развиват сходни функции при адаптация към сходни среди, използвайки изкуствен интелект (AI) и протеинов езиков модел, съобщи Синхуа.
Протеинов езиков модел е модел за машинно обучение на ИИ, обучен върху протеинови последователности (вериги от аминокиселини), който ги разглежда като език и изучава техните модели, за да предсказва структура, функция и да проектира нови протеини.
Конвергентната еволюция, или конвергенция, се отнася до многократно и независимо появяване на една и съща черта в две или повече линии на видовете по време на еволюцията, често показвайки функционална адаптация към специфични фактори на околната среда. Изследователският екип от Института по зоология на Китайската академия на науките откри критичната роля на високопорядковите протеинови характеристики при адаптивната конвергенция.
Екипът, воден от Цзоу Чжънтин, предложи рамка за компютърен анализ, наречена „ACEP“. Основната иновация на тази рамка се състои в използването на предварително обучен протеинов езиков модел.
„Протеиновият езиков модел може да разбере по-дълбоките структурни на функционалните характеристики и модели зад аминокиселинните последователности“, обясни Цзоу. Констатациите бяха публикувани наскоро в международното академично списание Proceedings of the National Academy of Sciences. „Тази работа не само задълбочава разбирането на законите на еволюцията за живота, но и демонстрира силния потенциал на технологията с изкуствен интелект при решаването на сложни биологични проблеми“, обобщи китайският учен, цитиран от Синхуа.