El medio electrónico no es el único en el que puede darse la computación.

El medio químico, gracias sobre todo a las adecuadas moléculas de ADN sintético, es capaz de servir de escenario para tareas de computación complejas, incluyendo algunas calificables como inteligencia artificial.

Así lo han demostrado Lulu Qian y Kevin M. Cherry, del Instituto Tecnológico de California (Caltech) en Estados Unidos.

Estos científicos han desarrollado una red neural artificial hecha de ADN que puede resolver un problema clásico de aprendizaje automático: la identificación correcta de números “escritos a mano”.

El trabajo es un notable paso en la demostración de la capacidad de programar inteligencia artificial en circuitos biomoleculares sintéticos.

Las redes neurales artificiales son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano.

A pesar de ser mucho más simples que sus homólogos biológicos, las redes neurales artificiales funcionan como redes de neuronas y son capaces de procesar información compleja.

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Qian y Cherry han mostrado que una red neural hecha de secuencias de ADN cuidadosamente diseñadas es capaz de llevar a cabo reacciones químicas estipuladas para identificar de forma precisa la “escritura manual molecular”.

A diferencia de la escritura manual visual, que varía en su geometría, cada ejemplo de escritura manual molecular no adopta realmente la forma de un número.

En vez de eso, cada número molecular está hecho de hasta 20 hebras de ADN únicas elegidas de entre 100 moléculas, cada una asignada a la representación de un pixel individual en cualquier patrón de 10 por 10.

Estas hebras de ADN son mezcladas juntas en un tubo de ensayo.

Dado un ejemplo particular de escritura manual molecular, la red neural de ADN puede clasificarlo hasta en nueve categorías, cada una representando uno de los nueve posibles dígitos de escritura manual, desde el 1 al 9.

Fuente: Noticias de la Ciencia

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