Agora, um novo sistema chamado SQUID chega ao local armado para abrir a caixa preta da IA de lógica interna obscura. A inteligência artificial continua a se contorcer em muitos aspectos de nossas vidas. Mas e a biologia, o estudo da própria vida? A IA pode vasculhar centenas de milhares de pontos de dados do genoma para identificar potenciais novos alvos terapêuticos. Embora esses insights genômicos possam parecer úteis, os cientistas não têm certeza de como os modelos de IA de hoje chegam a suas conclusões em primeiro lugar. SQUID, abreviação de Surrogate Quantitative Interpretability for Deepnets, é uma ferramenta computacional criada por cientistas do Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL).
Ele foi projetado para ajudar a interpretar como os modelos de IA analisam o genoma. Em comparação com outras ferramentas de análise, o SQUID é mais consistente, reduz o ruído de fundo e pode levar a previsões mais precisas sobre os efeitos das mutações genéticas. Como funciona tão melhor? A chave, diz o professor assistente da CSHL, Peter Koo, está no treinamento especializado da SQUID. “As ferramentas que as pessoas usam para tentar entender esses modelos vêm em grande parte de outros campos, como visão computacional ou processamento de linguagem natural.
Embora possam ser úteis, não são ideais para a genômica. O que fizemos com o SQUID foi aproveitar décadas de conhecimento genético quantitativo para nos ajudar a entender o que essas redes neurais profundas estão aprendendo”, explica Koo. O SQUID funciona gerando primeiro uma biblioteca de mais de 100.000 sequências de DNA variante. Em seguida, analisa a biblioteca de mutações e seus efeitos usando um programa chamado MAVE-NN (Multiplex Assays of Variant Effects Neural Network). Essa ferramenta permite que os cientistas realizem milhares de experimentos virtuais simultaneamente.
Na verdade, eles podem “pescar” os algoritmos por trás das previsões mais precisas de uma determinada IA. Sua “pegadinha” computacional pode preparar o terreno para experimentos mais fundamentados na realidade. “Os experimentos in silico [virtuais] não substituem os experimentos reais de laboratório. No entanto, eles podem ser muito informativos. Eles podem ajudar os cientistas a formar hipóteses sobre como uma determinada região do genoma funciona ou como uma mutação pode ter um efeito clinicamente relevante”.
O professor associado da CSHL Justin Kinney, coautor do estudo explica. Há toneladas de modelos de IA no mar. Mais entram nas águas a cada dia. Koo, Kinney e colegas esperam que o SQUID ajude os cientistas a agarrar aqueles que melhor atendem às suas necessidades especializadas. Embora mapeado, o genoma humano continua sendo um terreno incrivelmente desafiador. O SQUID poderia ajudar os biólogos a navegar no campo de forma mais eficaz, aproximando-os das verdadeiras implicações médicas de suas descobertas.