JAKARTA – Para peneliti telah mengembangkan model kecerdasan buatan yang dimaksud mampu memahami urutan juga pola struktur yang mana membentuk bahasa’ genetik tumbuhan dengan cara yang dimaksud mirip dengan bagaimana Pengolah Bahasa Alami GPT memahami bahasa manusia.
Ini disebut Plant RNA-FM serta diyakini sebagai yang tersebut pertama pada jenisnya, menurut rilis dari John Innes Centre dengan para peneliti vegetasi yang bekerja serupa dengan ilmuwan komputer pada Universitas Exeter.
RNA merupakan molekul penting yang mana terlihat pada seluruh organisme yang mana mempunyai informasi genetik di urutan kemudian strukturnya; DNA merupakan kerabat kimianya.
RNA terbuat dari kombinasi blok pembangun yang dimaksud disebut nukleotida yang mana tersusun dengan cara mirip dengan bagaimana huruf membentuk kata lalu frasa juga RNA-FM tumbuhan dapat menerjemahkannya.
Sebuah model yang tersebut disebut PlantRNA-FM dapat membaca ‘bahasa’ vegetasi dengan cara yang mana identik seperti bagaimana Asisten Percakapan GPT dapat memahami bahasa manusia / Just_Super & elenaleonova, iStock
Profesor Yiliang Ding menjadi pemimpin kelompok dari John Innes Centre serta bekerja dengan kelompok yang tersebut dipimpin oleh Dr Ke Li dalam Universitas Exeter.
Profesor Ding berkata: “PlantRNA-FM kami hanyalah permulaan. Kami bekerja sejenis erat dengan kelompok Dr. Li untuk mengembangkan pendekatan Artificial Intelligence yang lebih besar canggih guna memahami bahasa DNA kemudian RNA yang dimaksud tersembunyi pada alam.
“Terobosan ini membuka kemungkinan baru untuk memahami juga berpotensi memprogram vegetasi yang mana dapat miliki implikasi mendalam bagi perbaikan vegetasi serta desain gen berbasis Teknologi AI generasi berikutnya,”
“AI semakin berperan penting di membantu ilmuwan flora mengatasi berbagai tantangan, mulai dari memberi makan populasi global hingga mengembangkan vegetasi yang dapat berkembang subur di iklim yang digunakan berubah.”
Kedua kelompok yang dimaksud bergabung untuk mengembangkan PlantRNA-FM, model Artificial Intelligence yang dimaksud dilatih pada 54 miliar informasi RNA yang tersebut membentuk alfabet genetik yang tersebut mencakup 1.124 spesies tanaman.
Para peneliti mengikuti metodologi sejenis dengan yang mana digunakan Pengolah Bahasa Alami GPT untuk memahami bahasa manusia.
Dan seperti halnya Asisten Percakapan GPT yang dimaksud dapat memahami serta merespons bahasa manusia, PlantRNA-FM telah dilakukan belajar memahami tata bahasa dan juga logika urutan juga struktur RNA.
