Học máy tạo ra protein mới bằng cách dịch protein thành… các bản nhạc
Protein là khối xây dựng của sự sống và các nhà khoa học từ lâu đã nghiên cứu cách để có thể cải thiện protein và thiết kế các protein hoàn toàn mới thực hiện các chức năng và quy trình mới.
Thông thường các protein mới được tạo ra bằng cách bắt chước các protein hiện có hoặc chỉnh sửa thủ công các axit amin tạo nên protein. Tuy nhiên, quá trình này tốn nhiều thời gian và rất khó để dự đoán tác động của việc thay đổi bất kỳ thành phần axit amin nào của một loại protein nhất định.
Mới đây, các nhà nghiên cứu ở Mỹ và Đài Loan đã khám phá cách tạo ra protein mới bằng cách sử dụng học máy (machine learning) để dịch cấu trúc protein thành các… bản nhạc, trình bày một cách khác thường để dịch các khái niệm vật lý qua các lĩnh vực khác nhau.
Trong số 20 axit amin tạo nên protein có tần số rung động duy nhất. Do đó, cấu trúc hóa học của toàn bộ protein có thể được ánh xạ với cách biểu diễn âm thanh, sử dụng các khái niệm đã biết từ lý thuyết âm nhạc như nốt, giai điệu, hợp âm và nhịp điệu. Các âm thanh cụ thể được tạo ra, được xác định theo cách protein gấp, có thể được sử dụng để đào tạo mạng lưới thần kinh học tập sâu.
Video đang HOT
Các mạng này học cách hiểu các protein gấp khúc ngôn ngữ phức tạp ở nhiều quy mô thời gian, Markus J. Buehler, từ Viện Công nghệ Massachusetts cho biết.
Một khi máy tính đã được cấp một hạt giống của chuỗi, nó có thể ngoại suy và thiết kế các protein hoàn toàn mới bằng cách ứng biến từ ý tưởng ban đầu.
Nhóm nghiên cứu đã so sánh các protein mới với một cơ sở dữ liệu lớn và thông tin về tất cả các protein đã biết, sử dụng cân bằng đặc tính động lực học phân tử bằng cách sử dụng phân tích chế độ bình thường. Thông qua các bước này, các nhà nghiên cứu đã chứng minh phương pháp mới có thể thiết kế các protein mà thiên nhiên chưa tạo ra. Các protein mới dường như ổn định.
Buehler cho biết, điều này mở đường cho việc chế tạo các vật liệu sinh học hoàn toàn mới. Có thể bạn tìm thấy một loại enzyme trong tự nhiên và muốn cải thiện cách thức nó xúc tác hoặc đưa ra các biến thể mới của protein.
Bằng cách điều chỉnh nhiệt độ, số lượng biến thể mà thuật toán tạo ra có thể tăng lên. Các đột biến mới có thể được đo lường để xem loại nào hiệu quả nhất như enzyme chẳng hạn.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra “âm nhạc protein” cũng có thể giúp tạo ra các kỹ thuật sáng tác mới trong âm nhạc cổ điển bằng cách chiếu sáng các nhịp điệu và âm điệu của protein, một phương pháp mà Buehler gọi là materiomusic.
Buehler nhấn mạnh trong quá trình phát triển của protein qua hàng ngàn năm, thiên nhiên cũng cho chúng ta những ý tưởng mới về cách kết hợp và hợp nhất âm thanh.
Trang Phạm
Theo Scitech Daily
Phần Lan phát triển thuật toán nhận diện người qua vũ điệu
Với sự tham gia của 73 tình nguyện viên nhảy theo các tác phẩm âm nhạc thuộc 16 thể loại khác nhau, các nhà khoa học Phần Lan đã phát triển được thuật toán nhận diện người khiêu vũ chính xác tới 90%.
Mạng nơ ron xác định tốt nhất vũ công qua các chuyển động của đầu, cổ và vai - Ảnh: neurosciencenews.com
Theo Journal of New Music Research, các nhà khoa học Phần Lan đã phát triển một mạng nơ ron để nhận ra một người qua điệu nhảy.
Các thử nghiệm đã chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể xác định một người qua các chuyển động trong điệu nhảy tự do với độ chính xác tới 90%. Chuyển động của một người trong một điệu nhảy thường tương ứng với thể loại âm nhạc và nhịp điệu. Quá trình này là hai chiều - nghĩa là, không chỉ âm nhạc quyết định điệu nhảy mà điệu nhảy cũng phải phù hợp với âm nhạc.
Dựa trên giả thuyết này, các nhà nghiên cứu đã yêu cầu 73 tình nguyện viên nhảy theo các tác phẩm âm nhạc thuộc 16 thể loại khác nhau - từ bài hát Want Want More More của ban nhạc Duran Duran đến nhạc jazz Muskrat Ramble. Trong khi nhảy, các chuyển động của những người tình nguyện được đọc bởi các bộ cảm biến nắm bắt chuyển động và trên cơ sở các nhà nghiên cứu đã lập một mô hình hai chiều của cơ thể của những người tham gia thử nghiệm. Sau đó, các nhà khoa học đã phát triển một thuật toán dựa trên phương pháp vectơ hỗ trợ (support vector machine) và giao cho nó nhiệm vụ so sánh bản ghi vũ điệu với người khiêu vũ.
Độ chính xác được công nhận là cực kỳ cao - khoảng 90%. Các tác giả của nghiên cứu lưu ý rằng mạng nơ ron xác định tốt nhất vũ công qua các chuyển động của đầu, cổ và vai.
Vũ Trung Hương
Theo motthegioi.vn
Người chuyên tâm dịch tiếng... bò Các nhà khoa học phát hiện ra loài bò trò chuyện với nhau theo cách riêng biệt của chúng Dựa trên phân tích về hàng trăm bản ghi âm tiếng kêu của bò, mỗi bản ghi một âm thanh riêng biệt cho phép các nhà khoa học phát hiện nhiều nội dung trong ngôn ngữ của loài động vật này. Các nhà nghiên...
