Разработка Google DeepMind помогает отследить происхождение молекул, созданных ИИ. Разбираем, как встраиваются метки в белки и насколько точным оказался детектор.
Исследователи из Google DeepMind разработали технологию, позволяющую внедрять невидимые цифровые водяные знаки непосредственно в биологические последовательности и трехмерные структуры белков. Новый метод, получивший название SynthIDBio, помогает подтвердить происхождение молекул, созданных искусственным интеллектом, не нарушая при этом их биологических функций. Подробности работы опубликованы в журнале Nature.
С развитием ИИ в синтетической биологии возникла необходимость в отслеживании происхождения биологических молекул. Искусственный интеллект активно используется для создания новых белков, но это порождает риски, связанные с биобезопасностью и распространением ложных научных данных. SynthIDBio призван решить эту проблему, став аналогом водяных знаков, которые используются для защиты банкнот, произведений искусства и цифровых фотографий.
Технология работает в двух направлениях в зависимости от того, что именно генерирует ИИ. Если модель создает последовательность аминокислот, водяной знак представляет собой секретный код, скрытый в их порядке. Если же ИИ предсказывает трехмерную структуру белка, невидимый узор встраивается в пространственные координаты его атомов.
Чтобы доказать работоспособность метода, исследователи создали в лаборатории белковые молекулы с водяными знаками, нацеленные на три конкретные мишени: часть шиповидного белка коронавируса, человеческий белок, участвующий в росте кровеносных сосудов, и белок, регулирующий иммунные реакции. Тесты показали, что добавление цифровых меток не оказало существенного влияния на эффективность работы белков. Инструмент обнаружения правильно идентифицировал все последовательности с водяными знаками и более 99,8% трехмерных структур.
Источник: hi-tech.mail.ru