Ungefähr 162.000 neue Virustypen wurden mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz entdeckt. Während diese Entdeckung in der wissenschaftlichen Welt für große Aufregung sorgt, wird sie auch als wichtiger Schritt zur Erkennung und Bekämpfung neuer Viren angesehen.
Die neuen Virustypen wurden mithilfe eines von einer Forschergruppe entwickelten Deep-Learning-Algorithmus namens „LucaProt“ entdeckt.
Forscher zahlreicher Institute, darunter der University of Sydney und der National Natural Science Foundation of China, entdeckten mithilfe künstlicher Intelligenz 161.979 neue Arten von Viren, deren genetisches Material RNA (Ribonukleinsäure) ist.
In der Forschung, bei der ein Deep-Learning-Algorithmus mit künstlicher Intelligenz erstellt wurde, haben Wissenschaftler einen Deep-Learning-Algorithmus namens LucaProt entwickelt, um genetische Sequenzinformationen wie Virusgenome mit einer Länge von bis zu 47.250 Nukleotiden zu berechnen und so Viren zu entdecken.
Während die Forscher erklärten, dass die Informationen über viele der entdeckten Viren in bestehenden Wissensdatenbanken enthalten seien, wurde darauf hingewiesen, dass diese Daten mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz organisiert und kategorisiert wurden.
Edwards Holmes, einer der Autoren der Studie, beschrieb die Studie als „ein Fenster in einen verborgenen Teil des Lebens auf der Erde“ und betonte, dass es sich bei dieser Studie um die größte Anzahl neuer Virustypen handelte, die in einer einzigen Studie entdeckt wurden.
ES GIBT MILLIONEN WEITERE VIREN
Holmes wies darauf hin, dass es noch Millionen weitere Virustypen zu entdecken gäbe, und wies darauf hin, dass dieselbe Anwendung auch zur Entdeckung von Bakterien und Parasiten genutzt werden könne.
Mang Shi, ein weiterer Autor der Studie, gab an, dass Bioinformatik-Pipelines bereits vor dem Einsatz künstlicher Intelligenz eingesetzt wurden, was jedoch die Vielfalt, die entdeckt werden konnte, einschränkte.
Mang stellte fest, dass das erstellte Modell der künstlichen Intelligenz eine viel tiefergehende Untersuchung der Virusvielfalt ermöglicht, und sagte, dass sie planen, dieses Modell in verschiedenen Anwendungen einzusetzen.
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