ㅏ 공부하다 에 출판됨 PLoS 전산생물학 6월 4일은 기술이 어떻게 오래된 수수께끼를 풀 수 있는지 보여주는 대표적인 예입니다. 터프츠 대학(Tufts University)의 다니엘 로보(Daniel Lobo)와 마이클 레빈(Michael Levin)은 자체 과학 이론을 만들 수 있도록 컴퓨터를 성공적으로 프로그래밍했습니다.
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컴퓨터의 능력은 편형동물이 어떻게 새로운 유기체로 재생되는지를 과학자들이 배우는 데 도움이 되었습니다. 인기 역학.
Lobo와 Levin의 컴퓨터는 대규모 데이터에 대한 실제 분석을 반복적이고 자세하게 모방하도록 프로그래밍되었습니다. 과학자들은 편형동물의 유전자가 재생을 위한 조절 네트워크를 어떻게 만들 수 있었는지 추측하기 위해 컴퓨터를 사용했습니다.
그런 다음 장치가 시뮬레이션을 제어할 수 있도록 허용했습니다. 결국, 기존 실험 데이터와 비교하여 컴퓨터 결과의 정확성을 측정했습니다. 이 과정은 3일 동안 진행되었으며 매 라운드마다 결과를 개선하기 위해 컴퓨터의 유전자 네트워크가 약간 변경되었습니다. 결국, 컴퓨터는 데이터베이스의 각 실험과 일치하는 핵심 유전 네트워크를 성공적으로 생성하여 과학자들이 유전자가 어떻게 연결되는지 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.
“플라나리아 데이터를 넘어서 우리의 접근 방식은 발달 생물학에서 테스트 가능한 규제 네트워크의 발견을 촉진하기 위해 쉽게 일반화될 수 있습니다. 생물의학은 자동화 시스템에 의해 형태학적 결과로부터 새롭게 발견된 최초의 발달 모델을 대표합니다.”라고 Lobo와 Levin은 썼습니다. 출판된 연구.
컴퓨터를 사용하는 동안 약간의 조정이 필요했지만 Levin은 Popular Mechanics에 시행착오 접근 방식이 미래에 더 가치 있는 과학 이론을 개발하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 어떤 경우에는 인간의 두뇌가 이해하기에는 데이터가 너무 많습니다. 우리를 위해 이러한 미스터리를 풀 수 있는 컴퓨터가 있다면 기계가 우리 마음의 결함이 있는 부분을 메우도록 하는 것이 인센티브가 될 수 있습니다.
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