Deep Learning para predecir la hibridación en el almacenamiento en ADN
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Investigadores británicos han aplicado técnicas de aprendizaje profundo para predecir de forma más eficiente la hibridación de hebras de ADN en las tecnologías de almacenamiento y computación basadas en código genético. Afirman que su técnica permite reducir el tiempo de inferencia entre uno y más de dos órdenes de magnitud con respecto a otras soluciones actuales, y están trabajando en la escalabilidad del sistema.
En los últimos años se han desarrollado nuevas aplicaciones para las cadenas de ADN en el ámbito de la informática, con propuestas enfocadas al almacenamiento y la computación basados en el código genético. Esto se basa en codificar la información en cadenas de ácido desoxirribonucleico que se unen de forma natural en una solución, lo que permite capacidades de búsqueda y coincidencia de patrones.
Para trabajar con es tos datos una vez codificados es necesario controlar y predecir el proceso de hibridación del ADN, pero las herramientas que se utilizan actualmente presentan limitaciones de rendimiento y son difíciles de aplicar a escala. Pero ahora un equipo de investigadores de la Universidad de Cambridge y del Imperial College de Londres han desarrollado una técnica que promete resolver estos desafíos.
Han realizado un estudio completo empleando métodos de aprendizaje automático a la tarea de predecir la hibridación de ADN. Para ello han empleado un conjunto de datos de hibridación generados en silicio con más de dos millones de puntos de datos, lo que les ha permitid aplicar técnicas de aprendizaje profundo.
Según sus resultados, en función del hardware utilizado para estas operaciones, es posible reducir el tiempo de inferencia dedicado a la predicción de la hibridación de ADN entre uno y más de dos órdenes de magnitud con respecto a las técnicas empleadas comúnmente entre los científicos que trabajan en este campo. Y ahora están trabajando en la integración de estos métodos en los flujos de trabajo modernos, y en la aplicación de su tecnología a escala, lo que permitiría acelerar las operaciones de almacenamiento y lectura de datos en diferentes categorías de sistemas informáticos basados en código genético.
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