Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Генетический анализ — услуга, ставшая популярной в последние 10–15 лет не только как инструмент медицинской диагностики, но и как возможность узнать больше о своем происхождении. Анализ ДНК позволяет оценить этнический состав, определить, где жили и куда переселялись предки, найти количество мутаций неандертальца в геноме.
Это стало доступно благодаря развитию современных технологий — генотипирования, систем хранения и обработки данных, машинного обучения — и значительного снижения их стоимости. Но при этом существующие методы тестирования не позволяют разделить генетически близкие, родственные популяции, которые долгое время жили на смежных территориях.
Исследователи Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ разработали метод, позволяющий различать происхождение людей из близкородственных популяций. В основе технологии — графовые нейронные сети. Алгоритм опирается не на саму последовательность ДНК, а на графы, которые обозначают генетические связи между людьми с общими участками генома. Такие участки отражают степень родства между людьми и указывают на то, сколько поколений назад у них были общие предки. Чем больше совпадений, тем ближе люди по происхождению. Вершины в модели соответствуют человеку, а ребра отражают степень родства.
Метод протестировали на данных из разных регионов. Особенно интересными оказались результаты по населению Восточно-Европейской равнины, по которым уже собрана большая база данных. Графовая нейросеть смогла точно определить популяционную принадлежность представителей генетически очень близких народов.
Алексей Шмелев
«Существующие методы генетического анализа решают иную задачу: они определяют принадлежность к крупным изолированным популяциям, например определяют, у кого в роду были французы, у кого немцы, у кого англичане. Наш метод позволяет работать с близкородственными популяциями, что особенно актуально для России, исторически многонациональной страны», — говорит Алексей Шмелев, один из авторов работы, стажер-исследователь Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
В дальнейшем исследователи планируют научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.
Исследователи зарегистрировали свою разработку под названием AncestryGNN — «Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома».
Владимир Щур
Как отметил заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Владимир Щур, предложенный метод открывает новые перспективы для более точного определения популяционной истории людей и может применяться в генеалогических исследованиях и антропологии.
Работы выполнены по гранту Правительства Российской Федерации в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Вам также может быть интересно:
«Развитие экономики без фактора ИИ уже невозможно»
В Шанхае стартовал международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Институтом образования НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом (ВКПУ). На него приехало свыше 50 участников и ключевых спикеров более чем из десяти стран Азии, Европы, Северной и Южной Америки. Они обсудили использование ИИ-технологий в образовании и других сферах.
Эксперты ВШЭ и РГАИС выступили за патентную защиту ИИ-решений
В НИУ ВШЭ состоялся круглый стол «Искусственный интеллект и ИТ-решения: тенденции охраны и возможности патентования». Лейтмотивом мероприятия стало признание необходимости доработки действующего отечественного законодательства в области интеллектуальной собственности на основе риск-ориентированного подхода.
Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика
Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.
ИИ в университетах: раскрытие потенциала и преодоление тревог
Образовательные ИИ-инструменты заметно эволюционировали, однако до сих пор многие представители университетов и рядовые пользователи испытывают опасения на их счет. Ученые Института образования НИУ ВШЭ изучили различные аспекты интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и объединили усилия с ИТ-компанией «Кеды профессора», чтобы помогать российским вузам встраивать ИИ-решения в свою работу.
«ИИ и машинное обучение — мощные технологии, но не везде научились их применять»
Рост доходов мировой индустрии образования может составить до 4% в ближайшие годы благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта. Кроме того, ИИ сокращает время работы преподавателей в 4–5 раз. Эксперты Вышки рассказали, как преподаватели и административный персонал вузов осваивают нейросети, боты и другие инструменты и почему не стоит бояться, что их заменит ИИ.
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ стал лауреатом премии «AI Олимп»
«AI Олимп» оценивает разработки в области искусственного интеллекта и является продолжением проекта Digital Leaders, который более 10 лет освещает лучшие достижения в области цифровизации, онлайн-сервисов и диджитал-решений.Онлайн-кампус НИУ ВШЭ стал победителем номинации «Платформа года» в категории «Персонализированные обучающие платформы». Среди лауреатов премии — Сбер, «Гемотэк», RuStore, «Норникель», «Авито» и другие крупные компании.
Меньше половины пиарщиков сообщают клиентам, что пользуются ИИ
Центр медиапрактик Высшей школы экономики совместно с АКОС подготовил исследование о том, как российские пиарщики пользуются искусственным интеллектом. Большинство респондентов оценивают работу с нейросетями как эффективную и считают, что использование ИИ улучшило качество их работы.
В НИУ ВШЭ будет создан Центр подготовки кадров для ИТ-отрасли
Минцифры России совместно с Аналитическим центром при Правительстве России подвели итоги конкурсного отбора вузов для получения грантов на запуск углубленного ИТ-образования. Заявки на конкурс подали 50 вузов, определены 26 победителей из 13 регионов, в том числе Высшая школа экономики.
Сервисы должны быть гибкими: как использовать искусственный интеллект государству
Международная лаборатория цифровой трансформации в государственном управлении НИУ ВШЭ провела круглый стол «Искусственный интеллект в государственном управлении: современные тенденции». Какие сервисы улучшит ИИ и что важно учитывать, применяя новые технологии, рассказали российские и зарубежные ученые.
«Когда мир стремительно меняется, важно искать инструменты управления изменениями»
В начале апреля в Высшей школе экономики в Москве состоялась XIX Всероссийская научная конференция с международным участием «Параллельные вычислительные технологии» (ПаВТ). Конференция ПаВТ — ежегодное научное мероприятие, которое проводится в крупных научных центрах России. Форум в НИУ ВШЭ объединил более 200 ученых из пяти стран. Участники конференции представляли 55 организаций из 28 городов, в том числе 15 институтов РАН и НИИ, 30 университетов, 8 предприятий ИТ-индустрии и 2 промышленных предприятия.