Künstliche Intelligenz entwirft mit 9-Triillionen-Nukleotid-Analyse 16 neue, in der Natur nicht vorkommende Viren
Forscher der Stanford University und des Arc Institute haben mit dem KI-Modell „Evo" erstmals lebende Viren entworfen, die in der Natur nicht existieren, indem sie das Modell mit über 9 Billionen Nukleotid-Daten trainierten und daraus 16 funktionsfähige Varianten des Bakteriophagen Phi X-174 synthetisierten. Obwohl diese künstlichen Viren für die menschliche Gesundheit harmlos sind und das Potenzial zur Bekämpfung , warnen Experten davor, dass die rapide Entwicklung genomischer KI-Technologien bestehende Biosicherheitsmaßnahmen überholt und unkontrolliert erhebliche Risiken nach sich ziehen könnte.
Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- Forscher der Stanford University und des Arc Institute haben mit dem KI-Modell „Evo" erstmals lebende Viren entworfen, die in der Natur nicht existieren, indem sie das Modell mit über 9 Billionen Nukleotid-Daten trainierten und daraus 16 funktionsfähige Varianten des Bakteriophagen Phi X-174 synthetisierten.
- Obwohl diese künstlichen Viren für die menschliche Gesundheit harmlos sind und das Potenzial zur Bekämpfung , warnen Experten davor, dass die rapide Entwicklung genomischer KI-Technologien bestehende Biosicherheitsmaßnahmen überholt und unkontrolliert erhebliche Risiken nach sich ziehen könnte.
- Die Studie, die in der Fachzeitschrift Science" verffentlicht wurde, stellt das als Evo" bezeichnete genomische KI-Modell vor.
SvyTech-Check
Redaktionelle Einordnung
Kernpunkt
Evo hat gelernt, die Sequenzmuster der Nukleotide der Grundbausteine des Lebens zu erkennen und nutzt dieses Wissen, um biologisch bedeutsame genetische Sequenzen generieren.
Warum relevant
Das Evo-Modell wurde mit mehr als neun Billionen Nukleotid-Daten trainiert, die aus 128.000 genetischen Sequenzen, Pflanzen, Mikroben und Viren stammen.
Einordnung
SvyTech ordnet die Meldung aus tomshardware.com als Teil des Themenfelds Technologie ein und verweist auf den Originalartikel, damit Leser Fakten, Quelle und Kontext nachvollziehen koennen.
Evo hat gelernt, die Sequenzmuster der Nukleotide der Grundbausteine des Lebens zu erkennen und nutzt dieses Wissen, um biologisch bedeutsame genetische Sequenzen generieren.
Das Evo-Modell wurde mit mehr als neun Billionen Nukleotid-Daten trainiert, die aus 128.000 genetischen Sequenzen, Pflanzen, Mikroben und Viren stammen. hnlich wie Sprachmodelle die Logik hinter Wortkombinationen verstehen, hat Evo die Regeln der biologischen DNA-Sequenzierung erfasst.
Solche methodischen Fortschritte in der Genomanalyse und -kartierung haben bereits neue Horizonte in der Grundlagenbiologie erffnet, etwa durch die Kartierung ungewhnlicher DNA-Strukturen in menschlichen und Affengenomen. Um die Fhigkeit des Modells zu testen, biologische Organismen zu erzeugen, whlten die Wissenschaftler den Phi X-174-Virus als Ziel.
Technik und Auswirkungen
Dieser Virus wird seit ber einem Jahrhundert untersucht und infiziert ausschlielich Bakterien der Art E. coli. Evo wurde mit Daten des Phi X-174-Virus trainiert, der aus 11 Genen und einer Struktur von 5.386 Nukleotiden besteht, sowie mit Informationen 15.000 nahen Verwandten. Das Modell schlug daraufhin 700.000 mgliche Genome vor.
Quellenprofil
Quelle und redaktionelle Angaben
- Quelle
- tomshardware.com
- Canonical
- https://svytech.de/artikel/kunstliche-intelligenz-entwirft-mit-9-triillionen-nukleotid-analyse-16-neue-in-der-natur-n
- Quell-URL
- https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-creates-16-new-viruses-that-never-existed-in-nature-after-learning-dnas-pattern-from-9-trillion-nucleotides-experts-warn-such-applications-are-way-ahead-of-necessary-guardrails
Aehnliche Inhalte
Verwandte Themen und interne Verlinkung
Weitere Artikel aus aehnlichen Themenfeldern, damit Leser direkt im selben Kontext weiterlesen koennen.
Umfassende Testergebnisse zur Auswirkung von SSD-Geschwindigkeit auf die Spielperformance: Von SATA bis PCIe 5.0
Eine Untersuchung eines Ryzen 7 9800 ×3D-Prozessors und einer Nvidia GeForce RTX 5090-Grafikkarte ergab, dass die theoretisch sehr hohen sequenziellen Leseleistungen 4.0- und PCIe 5.0-SSDs die tatsächliche Spielperformance kaum beeinflussen, da Spiele primär auf zufälligen Lesevorgängen mit geringer Warteschlangen-Tiefe basieren. Während der Wechsel die Ladezeiten erheblich verkürzt und bei unterstützten Titeln wie *Forspoken* und *Alan Wake 2* die Bildratenstabilität verbessert, reichen NVMe-SSDs der PCIe 3.0- oder PCIe 4.0-Generation für eine flüssige Spielabwicklung aus, während die Vorteile 5.0 vor allem für professionelle Datenverarbeitung relevant sind.
