DNAベースの"勝者がすべてを奪う"ニューラルネットワークによる分子パターン認識の拡大

Kevin M Cherry¹, Lulu Qian^2,3

¹Bioengineering, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA.

Nature

|July 6, 2018

まとめ

この研究は,全勝戦略を用いた DNAベースのニューラルネットワークを紹介しています. 新しい分子回路は複雑で騒々しいパターンを分類し DNAの計算能力を大幅に向上させます

科学分野:

バイオ物理学
分子コンピューティング
合成生物学

背景:

分子パターン認識は単純な化学反応から複雑な嗅覚処理に至るまで生物にとって極めて重要です
以前のDNAベースのニューラルネットワークはパターン認識能力 (例えば,4つのDNA分子の4つのパターン) が限られていた.
勝者がすべてを奪う (WTA) コンピューティングは,以前のモデルと比較して,強化された機能,シンプルな実装,およびDNAニューラルネットワークの制限を軽減します.

研究の目的:

系統的に WTA ニューラルネットワークを DNA 鎖の移動反応を用いて実装する.
既存のDNAゲートモチーフを改良して協力的なハイブリッド化を行い強力な"勝者"の選択を可能にします
複雑なパターンの分類のためのこれらの強化されたネットワークの能力を実証する.

主な方法:

DNAゲートモチーフを活用し,協力的なハイブリッド化コンポーネントで拡張しました.
ネットワーク操作のためにDNA鎖の移動反応を使用します.
手書きの数字 "1"から"9"までのパターンを認識するようにネットワークを訓練した (パターンはそれぞれ20個の異なるDNA分子の100ビット)

主要な成果:

パターンを最大9つのカテゴリーに分類できるDNAベースのWTAニューラルネットワークを成功裏に実装しました.
100のセットから20の異なるDNA分子で構成されたパターンの分類を証明した.
ビットの30%まで反転した試験パターンの堅固な分類を達成し,騒音に対する耐性を示した.

結論:

強化されたDNAゲートモチーフは分子回路による洗練されたパターン分類を可能にします
DNAベースのWTAニューラルネットワークは,保存されたパターンの類似性に基づいて,非常に複雑で騒々しい情報を堅牢に分類することができます.
この研究は,複雑な情報処理タスクのための分子コンピューティングの可能性を高めています.

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