DNA神經網絡

加州理工學院最近開發出一種基於DNA方法的人工神經網路，仿造DNA辨識分子模式的功能，可以正確的分辨不同的訊息模式，其研究成果在期刊Nature上發表。

DNA靠鹼基序列來辨識不同的分子模式，DNA神經網路實現這樣的機制，將訊息編碼成A,T,C,G四種鹼基組成的序列，再和代表神經網路權重的一股DNA進行配對，經過中間產物的反應，最後計算出螢光信號的濃度。研究團隊將此演算法用來辨識手寫數字圖案，10x10的每個像素都編碼成一個獨特的分子，不同類型的螢光信號代表不同數字的辨識結果，可以達成99%的正確率。DNA神經網路可以提取出更複雜的信息模式，研究團隊也預期未來DNA神經網路可以處理更複雜的類比訊息，如應用於辨識疾病的mRNA及microRNA信號。

撰稿：高暐哲

原始論文：

Cherry, K. M., & Qian, L. (2018). Scaling up molecular pattern recognition with DNA-based winner-take-all neural networks. Nature, 1.