华东师大团队提出，具有DNA调控电路的卷积神经网络的系统分子实现

复杂的生物分子电路使具有智能行为的细胞，能够在神经大脑进化之前存活下来。自从 1990 年代中期首次展示 DNA 计算以来，液相合成 DNA 电路已被开发为计算硬件，以执行利用复杂生化系统的集体特性的类似神经网络的计算。然而，扩大这种基于 DNA 的神经网络以支持更强大的计算仍然具有挑战性。

在这里，华东师范大学的研究团队提出了卷积神经网络算法的系统分子实现，该算法具有基于简单开关门架构的合成 DNA 调节电路。研究人员基于 DNA 的权重共享卷积神经网络可以同时实现 144 位输入的并行乘积累加运算（Multiply Accumulate，MAC），并自主识别多达 8 个类别的模式。

此外，该系统可以与其他 DNA 电路连接，以构建分层网络，通过两步方法识别多达 32 个类别的模式：语言粗略分类，然后分类为特定的手写符号。研究人员还通过使用简单的循环冻融方法将计算时间从几小时缩短到几分钟。基于 DNA 的调节电路，是朝着实现具有高计算能力和对复杂和嘈杂信息进行分类能力的分子计算机迈出的一步。

该研究以「 Molecular convolutional neural networks with DNA regulatory circuits」为题，于 2022 年 7 月 4 日发布在《 Nature Machine Intelligence》。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00502-7