UN étude Publié dans Biologie computationnelle PLoS le 4 juin est un excellent exemple de la façon dont la technologie peut être capable de résoudre des énigmes séculaires. Daniel Lobo et Michael Levin de l'Université Tufts ont programmé avec succès un ordinateur pour élaborer sa propre théorie scientifique.
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Les capacités de l’ordinateur ont aidé les scientifiques à comprendre comment le ver plat se régénère en de nouveaux organismes – un mystère vieux de 120 ans que les chercheurs n’ont pas réussi à résoudre à plusieurs reprises, selon Mécaniques populaires.
L’ordinateur de Lobo et Levin a été programmé pour imiter de manière répétée et détaillée des analyses réelles de données à grande échelle. Les scientifiques ont utilisé l’ordinateur pour deviner comment les gènes du ver plat étaient capables de créer un réseau de régulation pour la régénération.
Ils ont ensuite permis à l’appareil de prendre le contrôle de la simulation. Finalement, ils ont mesuré l’exactitude des résultats de l’ordinateur en les comparant aux données expérimentales existantes. Le processus a duré trois jours et après chaque tour, le réseau génétique de l’ordinateur a été légèrement modifié pour améliorer les résultats. En fin de compte, l’ordinateur a réussi à créer un réseau génétique central correspondant à chacune des expériences de sa base de données, permettant aux scientifiques de mieux comprendre comment les gènes se connectent.
« Au-delà des données planaires, notre approche est facilement généralisable pour faciliter la découverte de réseaux de régulation testables en biologie du développement et biomédecine, et représente le premier modèle de développement découvert de novo à partir de résultats morphologiques par un système automatisé », ont écrit Lobo et Levin dans leur étude publiée.
Bien que l'ordinateur ait nécessité quelques ajustements en cours de route, Levin a déclaré à Popular Mechanics que l'approche par essais et erreurs pourrait aider à développer des théories scientifiques plus précieuses à l'avenir. Dans certains cas, il y a tout simplement trop de données à comprendre pour notre cerveau humain. S’il existe des ordinateurs capables de résoudre ces mystères pour nous, cela pourrait être une incitation à inviter des machines à combler certaines des lacunes de nos esprits défectueux.
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