論文の概要: Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium
self-assembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06399v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 17:57:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-14 15:11:22.761854
- Title: Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium
self-assembly
- Title（参考訳）: 非平衡自己集合の核生成速度論におけるパターン認識
- Authors: Constantine Glen Evans, Jackson O'Brien, Erik Winfree, Arvind Murugan
- Abstract要約: 本研究では,高次元濃度パターンをニューラルネットワーク計算に類似した方法で識別・分類できることを示す。
この成功は、核化のようなユビキタスな物理現象が、高次元の多成分系にスケールアップすると、強力な情報処理能力を持つ可能性があることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inspired by biology's most sophisticated computer, the brain, neural networks
constitute a profound reformulation of computational principles. Remarkably,
analogous high-dimensional, highly-interconnected computational architectures
also arise within information-processing molecular systems inside living cells,
such as signal transduction cascades and genetic regulatory networks. Might
neuromorphic collective modes be found more broadly in other physical and
chemical processes, even those that ostensibly play non-information-processing
roles such as protein synthesis, metabolism, or structural self-assembly? Here
we examine nucleation during self-assembly of multicomponent structures,
showing that high-dimensional patterns of concentrations can be discriminated
and classified in a manner similar to neural network computation. Specifically,
we design a set of 917 DNA tiles that can self-assemble in three alternative
ways such that competitive nucleation depends sensitively on the extent of
co-localization of high-concentration tiles within the three structures. The
system was trained in-silico to classify a set of 18 grayscale 30 x 30 pixel
images into three categories. Experimentally, fluorescence and atomic force
microscopy monitoring during and after a 150-hour anneal established that all
trained images were correctly classified, while a test set of image variations
probed the robustness of the results. While slow compared to prior biochemical
neural networks, our approach is surprisingly compact, robust, and scalable.
This success suggests that ubiquitous physical phenomena, such as nucleation,
may hold powerful information processing capabilities when scaled up as
high-dimensional multicomponent systems.
- Abstract（参考訳）: 生物学の最も洗練されたコンピュータ、脳にインスパイアされたニューラルネットワークは、計算原理の大幅な再構成を構成する。
驚くべきことに、類似した高次元、高度に相互接続された計算アーキテクチャは、シグナル伝達カスケードや遺伝的制御ネットワークなど、生きた細胞内の情報処理分子システム内でも発生する。
タンパク質合成、代謝、構造的自己組織化など、視覚的に非情報処理の役割を担っているものでさえ、他の物理的および化学的プロセスでより広く見られる。
本稿では,多成分構造の自己集合における核形成について検討し,高次元の濃度パターンをニューラルネットワーク計算に類似した方法で識別・分類できることを示す。
具体的には, 競合核生成が3つの構造内の高濃度タイルの共局在度に依存するように, 3つの代替方法で自己組織化可能な917個のdnaタイルの設計を行った。
このシステムは18グレースケールの30 x 30ピクセルの画像を3つのカテゴリに分類するために、シリコンで訓練された。
実験では、150時間のアニール中の蛍光と原子間力顕微鏡の観察により、すべての訓練された画像が正しく分類され、テストセットのイメージが結果の堅牢性を調査した。
従来の生化学ニューラルネットワークに比べて遅いが、このアプローチは驚くほどコンパクトで堅牢でスケーラブルである。
この成功は、核生成のようなユビキタスな物理現象が、高次元の多成分系としてスケールするときに強力な情報処理能力を持つ可能性を示唆している。
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