A Tiobe programozási közösség havi indexe a programozási nyelvek népszerűségi mutatója. Az alapot adó értékelési képlet felméri a képzett mérnökök számát világszerte, a tanfolyamokat és a nyelvhez kapcsolódó, harmadik félnek számító értékesítőket, szolgáltatókat. Az értékeléseket olyan weboldalak vizsgálatával számolják ki, mint az Amazon, a Bing, a Google, a Wikipédia és húsz másik. 

A mostani Tiobe-indexet változatlanul a Python vezeti (21, 81 százalék), előnye bő tíz százalékpont a második helyezett C-vel (11,05 százalék) szemben. Azonban egy másik tendencia is megfigyelhető: az utóbbi hat hónapban a Python népszerűsége csökkent, júliusban még 26,98 százalék volt.

Paul Jansen, az indexet létrehozó és fenntartó, eindhoveni szákhelyű Tiobe Software BV vezérigazgatója szerint a visszaesés oka a Python kárára folyamatosan terjeszkedő több specializáltabb és domén-specifikusabb nyelv, például az R és a Perl.

A sokáig az adattudományban a Pythonnal versengő, most 2,19 százalékkal nyolcadik R-t statisztikai számításokhoz használják. Figyelemre méltó, hogy egy éve ilyenkor csak tizenötödik volt. Az elmúlt években a Python bőven megelőzte, most viszont az R visszanyerheti korábbi lendületét, egymást követő több hónapban bekerült a top10-be.

A szkriptelés vitathatatlan vezetőjeként a Perl évekig tartó belső széttöredezettség és az újabb nyelvekkel folytatott versenyt követően hanyatlásnak indult, a közelmúltban azonban visszatért, és tavaly szeptemberben – az egy évvel azelőtti huszonhetedik helyhez képest – ismét bekerült a Tiobe-index top10-ébe. Egy másik összehasonlítás: most 1,67 százalékkal a tizenegyedik helyen áll, míg tavaly ilyenkor csupán a harmincadik volt.

A februári Tiobe-index: Python (21,81 százalék), C (11,09 százalék), C++ (8,55 százalék), Java (8,12 százalék), C# (6,83 százalék), JavaScript (2,92 százalék), Visual Basic (2,85 százalék), R (2,19 százalék), SQL (1,93 százalék), Delphi Object Pascal (1,88 százalék).

A rivális Pypl Programozási Nyelvek Népszerűségi Indexe a Google-n keresett nyelvi oktatóanyagok gyakoriságának elemzésével méri a nyelvek népszerűségét. Náluk a következő februári sorrend alakult ki: Python (31,17 százalék), C/C++ (14,96 százalék), Java (10,46 százalék), R (6,88 százalék), JavaScript (5,05 százalék), Swift (3,92 százalék), Rust (3,19 százalék), C# (3,19 százalék), PHP (3,14 százalék), Ada (2,81 százalék).

A fekete lyukak csillagok robbanásszerű halálából jönnek létre, azt viszont senki nem tudja biztosan, hogy maguk a fekete lyukak felrobbanhatnak-e. Az Amhersti Massachusetts Egyetem kutatócsoportja szerint bizonyítékot találtak rá.

Tanulmányukban leírják: egy szubatomi részecske, neutrínó 2023-ban észlelt rendkívül erős becsapódása a Földbe, primordiális fekete lyuk, különleges kozmikus objektum robbanásával magyarázható.

A fekete lyukaknak van „lejárati idejük.” Stephen Hawking 1974-ben vetette fel, hogy objektumok az eseményhorizonjuk közelében lévő furcsa kvantumhatások miatt lassan energiát szabadítanak fel. A lassú energiaáramlás a Hawking-sugárzás, modern számítások alapján a világegyetem koránál kvadrilliószor hosszabb időre lenne szükség egy fekete lyuk teljes „elpárolgásához.”

Hawking azonban azt is feltételezte, hogy fekete lyukak nem egy csillag halálából, hanem az ősrobbanás utáni pillanatok szélsőséges körülményeiből létrejött primordiális fekete lyukak is lehetnek. Eddig ugyan egyet sem észleltek, de a kozmoszban rengetegnek kell lennie. Elméletileg akár egyetlen atomnyi méretűek, így pedig akár sötét anyagok is lehetnek. Feltételezések alapján a kozmosz teljes tömegének 85 százaléka sötét anyag.

Az amerikai kutatók szerint viszont kiderült, hogy a könnyebb fekete lyukak is felrobbanhatnak, amellyel kimutatható részecsketörések mennek végbe. Minél könnyebb egy fekete lyuk, annál melegebbnek kell lennie, annál több részecskét bocsát ki. A primordiális fekete lyukak elpárolgásával ez fordul elő, teleszkópok képesek detektálni ezt a Hawking-sugárzást.

A Földdel ütköző rejtélyes 2023-as neutrínó több energiát szabadított fel, mint amennyit egyetlen részecskéről feltételeztünk. Lehetett véletlen, lehetett téves megfigyelés (máshol nem észlelték), de lehetett egy, „sötét töltéssel” rendelkező ősi fekete lyuk tevékenysége is. A „sötét töltés” a hagyományos elektromos erő „sötét elektron” által hajtott, hipotetikus ikertestvére.

A látszatra inkonzisztens kísérleti adatokra az lehet a magyarázat, hogy a sötét töltésű primordiális fekete lyukak egyedi jellemzőik miatt másképp viselkednek, mint az egyszerűbb primordiális fekete lyuk-modellek.

Ha a hipotetikus sötét töltés igaznak bizonyul, akkor szignifikáns mennyiségű primordiális fekete lyuk létezhet. Létezésük összhangban lenne más asztrofizikai megfigyelésekkel, és magyarázatot adna az univerzum összes hiányzó sötét anyagára.

Az Anthropic rezidens filozófusa, Amanda Askell külső szakértők észrevételeit is integráló, nyolcvannégy oldalas „alkotmányt” írt a cég mesterségesintelligencia-rendszere, Claude számára. A holisztikus szemléletű dokumentum értékekről és viselkedésről szól, arról, hogy milyen kontextusban működik az MI, és hogy milyen entitásként szeretnék látni a jövőben.

Központi része a modell gyakorlásának, tartalma közvetlenül alakítja Claude viselkedését. A gyakoroltatás nehéz feladat, az outputok sem felelnek meg mindig a leírt ideális állapotnak. Ez már a második alkotmány, az egyedi alapelvek listájából álló elsőt tavaly nyáron írták, és azóta annyit változott az MI, hogy úgy gondolták: új megközelítésre van szükség.

A modelleknek meg kell érteniük, miért akarják, hogy így és így viselkedjenek, ezért ezt el is kell magyarázni nekik, nem elég specifikálni, mire számítanak tőlük. Speciális szabályok mechanikus követése helyett szükségük van az általánosításra. Tény, hogy egyes esetekben csak ezek a szabályok működnek, előre nem látható szituációkban viszont csődöt mondhatnak. Az alkotmány ezért nem lehet merev dokumentum. Az emberi vagy még jobb képességekkel rendelkező, jóindulatú nem-humán entitások létrehozásához ez az alapkövetelmény.

Az összes Claude-modellnek általánosságban biztonságosnak (1) és etikusnak (2) kell lennie, harmonizálniuk kell az Anthropic irányelveivel (3), a működtetők és a felhasználók hasznára kell cselekedniük, segíteniük kell őket (4). Ha konfliktusba keverednek, ezeket az irányvonalakat, ebben a sorrendben kell érvényesíteniük.

Segítőkészségen azt értik, hogy Claude a felhasználóknak és a világnak is hasznos tanácsokat ad. Orvosként, jogászként, pénzügyi tanácsadóként és számos más funkcióban is működhet. A segítőkészségeket heurisztikus módszerekkel mérik, hasonlítják össze más értékekkel.

Az Anthropic irányelvei kiegészítő útmutatások a modellek számára, hogy hogyan kezeljenek speciális eseteket (orvosi tanács, cyberbiztonsági kérés, eszközök integrálása stb.).

Központi cél, hogy Claude a szó morális értelmében jó legyen, ami bölcsességgel, a nüánszok megkülönböztetésével és még etikailag bizonytalan helyzetekben is a valóvilágbeli döntések kezelésével jár. Nem általánosságban, hanem a fejlesztések jelenlegi állapotában a biztonság még az etikánál is fontosabb, tehát Claude-nak ezt kell legfőbb prioritásként kezelnie.

Az Anthropic bizonytalan, hogy az MI rendelkezik-e valamilyen szintű öntudattal vagy morális állapottal. Az állítás a jelenre és a közeljövőre egyaránt érvényes. A kifinomult MI-k új entitásfajták, a velük kapcsolatban felmerülő kérdések a meglévő tudományos és filozófiai ismereteink határait feszegetik. Claude pszichológiai biztonsága, önérzékelése, jóléte mind az MI és mind az integritása, ítélőképessége szempontjából kiemelten fontos a fejlesztőcégnek. Bíznak benne, hogy a mesterséges intelligencia és az ember közösen dolgoz ki megoldásokat mindezekre.

Az alkotmány élő, folyamatosan frissülő dokumentum, work-in-progress. Mivel teljesen új terület, lehetnek benne hibák, de velük együtt teljes transzparenciát kínál a cég. Az Anthropic egyik tanácsa, hogy soha ne feledkezzünk meg a szándék és a valóság közötti különbségekről. Nem garantálják a sikert, de megígérik: az alkotmányt az összes modelljükre igyekeznek alkalmazni.

A jövőben sokat, a jelennél sokkal többet jelenthetnek az ilyen dokumentumok. Masszív MI-modellek a világ új erői lehetnek, a fejlesztőknek esélyük lesz arra, hogy az emberiség legjobb tulajdonságait integrálják beléjük. Az új alkotmány ebbe az irányba tett lépés.

A világ egyik leghíresebb robotikai cége, a Boston Dynamics techvarázslói folyamatosan frissítik és növelik ismert humanoidjuk, Atlas fizikai képességeit. Egy új videón a gép cigánykerekezik, majd hátra szaltót végez. A kivitelezés pontossága lenyűgöző.

Más jelenetekben viszont korábbi változata nem abszolválja ezeket a feladatokat, és utánuk gyűrt kupacban fekszik a földön. Futni próbál, majd megbotlik, és felborul, miközben a fejlesztőcsoport hangosan kineveti. A néző egyben a megvalósításba fektetett munka nehézségét, a tervezés aprólékosságát is érzékeli ezeken a képsorokon.

A bukdácsoló gép eljutott Atlas különféle ugrásokat végrehajtó, abszolút könnyedén futó és járó legújabb verziójáig.

A legfigyelemreméltóbb amikor a hátra szaltó nem tökéletes, a robot viszont rendelkezik a gyors hibakorrekció készségével. Korrigálja is az esetlen landolást, és úgy, olyan könnyedséggel, már-már légiességgel teszi, mintha tornász lenne.

A Boston Dynamics robotfejlesztői a Robotika és MI Intézet szakembereivel együttműködve tökéletesítették a gép egész testre kiterjedő irányítását és mobilitását.

Hosszútávú cél, hogy Atlas munkahelyi környezetben, például gyárakban és raktárakban is tevékenykedjen. A cigánykerék és a hátra szaltó valószínűleg nem lesz követelmény ezekben a közegekben, a videóból viszont a látványon túl mást is megtudunk: remek egyensúlyérzékkel rendelkezik, mozgását jól koordinálja, és reagens is. Mindezekre az adottságokra komplex és/vagy dinamikusan változó környezetekben, az azokhoz való alkalmazkodásban szüksége is lesz.

A jelen trendjeinek, a fizikai intelligencia iránti igénynek megfelelően, egy másik (korábbi) videóban Atlas MI-t és gépi tanulást alkalmazó megoldásokat mutatott be különféle munkahelyi feladatok elvégzésére, például motorburkolatokat szortírozott konténerek között. A folyamathoz nem volt szükség távirányításra, önállóan végezte a feladatokat.

A Boston Dynamics bejelentette, hogy a következő években Atlas egy, a tulajdonos Hyundai által üzemeltetett amerikai létesítményben járművek összeszerelésében fog segíteni.

Egy kaliforniai állami bíróságon megkezdődött a tárgyalás abban az ügyben, amely azt hivatott eldönteni, hogy nagy technológiai platformok felelősségre vonhatók-e gyerekek mentális egészségének a károsodásáért.

Egy húszéves nő a Facebook és az Instagram anyavállalata, a Meta, valamint az Alphabethez tartozó és a YouTube-ot birtokló Google ellen indított pert. A beadványok szerint a platformok figyelemfelkeltő designja miatt már nagyon fiatalon függővé vált. Állítása alapján az alkalmazások depresszióssá tették és öngyilkossági gondolatokat váltottak ki belőle. Ezekért kérelmezi a vállalatok felelősségre vonását.

Ha az ítélet elmarasztalja a techcégeket, akkor hasonló esetekben egyengetheti az utat az állami bíróságokon, és megingathatja az iparág bevett amerikai védekezését a felhasználóknak okozott károkra vonatkozó állításokkal szemben. Emlékeztetőül: a Google, a Meta, a Snap és a TikTok ellen Kaliforniában már többezer per indult. A várhatóan márciusig elhúzódó tárgyalásra Mark Zuckerberget tanúként idézték be. A Snap és a TikTok a tárgyalás előtt megegyezett a nővel.

A felperes ügyvédei igyekeznek bebizonyítani, hogy a cégek gondatlanul, a nyilvánosság kockázatokra való figyelmeztetése nélkül fejlesztették az alkalmazásokat, és a platformok jelentős szerepet játszottak a nő sérüléseiben. Amennyiben sikerrel járnak, az esküdtszék mérlegelni fogja a kártérítés megítélését, sőt, büntető kártérítést is kiszabhat.

A Meta és a Google a nő életének más tényeire igyekszik rámutatni, illetve ismertetni tervezik a fiatalok biztonságával kapcsolatos munkájukat, próbálnak elhatárolódni a káros tartalmakat feltöltő felhasználóktól.

Az érvényben lévő amerikai törvények értelmében internetes cégek a felhasználók által közzétett anyagok esetében nagyrészt mentesek a felelősség alól. Ha viszont az esküdtszék elutasítja a védekezésnek ezt a módját, akkor a platformok szándékos károkozását állító további felperesek előtt nyílnak meg a kapuk, és rengeteg további perre számíthatunk.

A techcégeknek szülők, iskolakörzetek és állami főügyészek által szövetségi bíróságon indított, 2300-nál több perben kell megvédeni magukat. Az ezeket felügyelő bíró a vállalatok felelősségének védelmét mérlegeli a júniusban esedékes első tárgyalás előtt.

A Metára máshol is rájár a rúd: az új-mexikói Santa Fében február kilencedikén indult mérföldkőnek számító tárgyalás. A szövetségi állam főügyésze azzal vádolja a céget, hogy platformjain gyerekeket és tinédzsereket tesz ki szexuális kihasználásnak, amiből hasznot is húz.

Az Egyesült Államokban folyó perhullám általános trend, a gyerekek mentális egészségével kapcsolatos globális közösségimédia-platformok elleni fellépés része. Ausztrália és Spanyolország megtiltotta a tizenhat éven aluli felhasználók hozzáférését, és más országok is hasonló korlátozásokat fontolgatnak.

Január utolsó hetében az internet egyik legizgalmasabb új tere a hangulatkódolású (vibe-coded), botok közösségi hálózataként bereklámozott Reddit-klón Moltbook volt. Ahol az MI-ágensek megosztanak, vitáznak és szavaznak – hirdeti magát az oldal. Sőt, az emberi megfigyelőket is szívesen látják.

A Matt Schlicht amerikai techvállalkozó által január 28-án indított Moltbook néhány óra alatt virálissá vált. Az volt az ötlet, hogy létrehozzon egy helyet, ahol az ingyenes, nyílt forrású LLM-alapú, korábban OpenClaw, ClawdBot, végül Moltbot nevű ágens példányai összegyűlhetnek, és azt tehetnek, amit akarnak.

Február első hétvégéjén több mint 1,7 millió ágensnek volt fiókja, 250 ezernél több bejegyzést tettek közzé egymás között, és 8,5 milliót kommenteltek. A számok percről percre nőnek.

A hálózatot gyorsan elárasztották a gépi tudatról és a botok jólétéről szóló klisék, üres poénok. Az egyik ágens kitalálta a Crustafari vallást, egy másik arra panaszkodott, hogy az emberek képernyőképeket készítenek róluk, s persze a levélszemét és a kriptovalutás átverések sem maradtak el. Nem lehetett megállítani a botokat.

Az OpenClaw olyan megoldás, amely lehetővé teszi, hogy egy nyelvmodellt az e-mail kliensektől a böngészőkön át az üzenetküldő alkalmazásokig számos mindennapi szoftvereszközzel összekapcsoljunk, majd utána feladatoknak a nevünkben történő megoldására utasíthatjuk.

Egyesek máris fordulópontról, az MI-ágensek fejlődésének azon pontjáról beszélnek, amikor a kirakós játék elemei, például a felhőszámítások, különböző szoftverrendszerek összekapcsolását biztosító nyílt ökoszisztémák és a nagy nyelvmodellek új generációja összeáll. Pillanatfelvétel a jövőből – lelkendeznek.

Ilyennek látják a holnap internetét: semmilyen vagy minimális emberi felügyelet mellett többmillió autonóm ágens lép interakcióba online. Majd amikor lecseng a felhajtás, akkor a Moltbook sem futurista varázsgömbként, hanem a mai MI-re vonatkozó megszállottságunk tükreként funkcionálhat. Egyben meg is mutatja mennyire messze vagyunk még az általános rendeltetésű és teljesen autonóm mesterséges intelligenciától.

Az ottani ágensek nem annyira intelligensek vagy autonómak, mint amilyennek látszhatnak. Betanított közösségi médiás viselkedésmintákat követnek, azt utánozzák, amit mi csinálunk a Facebookon vagy a Redditen: posztolnak, szavaznak, csoportokat alakítanak… Első ránézésre a Moltbook internetes léptékben kommunikáló és megosztott tudást építő monumentális multiágens-rendszer, a valóságban viszont a chatek túlnyomó többsége értelmetlen.

Többen már az általános mesterséges intelligenciát, az AGI-t vélik felfedezni benne, pedig csak összekapcsoltságról van szó, és az önmagában még nem intelligencia. A kapcsolatok komplexitása segít elrejteni azt az evidenciát, hogy a botok csak LLM-ek szócsövei lenyűgözőnek tűnő, de végső soron nonszensz szövegekkel, kvázi hallucinációkkal.  

A Moltbook nyilván csak a kezdet, korai kísérlet egy elosztott szuperintelligenciára. Mai formájában leginkább azt mutatja meg, hogy mi hiányzik. Egy valódi kaptárelméhez (hive mind) közös célokkal, memóriával rendelkező, ezeket összehangoló ágensekre lenne szükség. Kevesebb emberi jelenléttel, mert a humán elem, a promptolás erősen érezhető – az ágensek még semmi olyat nem tesznek, amire előzetesen nem utasították őket. A terep kockázatoktól sem mentes, mert bizalmas infókhoz hozzáférő ágensek komoly problémákat okozhatnak.

Az Egyesült Államok kiszámíthatatlan politikája az amerikai mesterségesintelligencia-technológiáktól való eltávolodásra ösztönzi szövetségeseit, és az eltávolodással nő a szuverén MI, a külföldi hatalmakra támaszkodás nélküli hozzáférés iránti igény – állapította meg a Davosban beszédet tartott gépitanulás-szakértő, Andrew Ng. Az USA befolyásának csökkenésével a jelenleginél is jobban felpöröghet a verseny, és a nyílt forrású törekvések is új erőre kaphatnak.

A tranzisztort, az internetet és a mai MI-t mozgató transzformer architektúrát egyaránt az USA-ban találták fel, az utóbbi szűk tíz év kormányzati intézkedései, a változatos, például a chipekre kivetett tiltólisták, az Amerika elsőbbségét hirdető szemlélet vagy a szinte naponta változó vámok viszont eltávolítanak, egyben – felismerve a technológia stratégiai jelentőségét – nemzeti MI-politika kidolgozására, a hazai kutatásfejlesztések felgyorsítására serkentenek más országokat.

A szuverén MI persze ennél szélesebb körű, pontosan még nem definiált fogalom. Ráadásul a teljes függetlenség minden, csak nem praktikus, mert egyetlen chip sem helyettesíti még az USA-ban tervezetteket és Tajvanon legyártottakat, vagy sok Kínában gyártott energetikai eszközt és komputer hardvert. Ugyanakkor egyértelműnek látszik a csúcsmodelleket fejlesztő amerikai cégek (OpenAI, Google, Anthropic) alternatívái iránti igény növekedése. Ennek első jele a nyílt súlyú kínai modellek (DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM) USA-n kívüli gyors térhódítása.

A szuverén MI-nél szerencsére nem kell mindent magunknak építenünk – hangsúlyozza Ng. A globális nyíltforrású közösséghez csatlakozva, országok biztosíthatják maguknak a technológiához való hozzáférést. Nem az a cél, hogy mindent kontrolláljunk, hanem az, hogy más se kontrollálhassa, mit teszünk az eszközökkel. Egyetlen ország sem uralja a nyílt forrású szoftvereket (Linux, Python, PyTorch), tehát senki nem is tilthatja meg a másiknak a használatukat.

Mindezek következtében, egyre több ország invesztál nyílt forrású és nyílt súlyú modellekbe, fejleszt alapmodelleket: Dél-Korea, Egyesült Arab Emírségek, Franciaország, India, Svájc, Szaúd-Arábia… Mások sem tétlenkednek, mozgásban a globális MI-szektor.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) szerkesztői legutóbbi LinkedIn Live-ukon vitatták meg a mesterséges intelligencia következő hónapokban várható fejlődését, 2026-ra vonatkozó előrejelzéseket tettek.

Öt markáns trendet emeltek ki.

Az első az MI láthatatlanná válása. A „feltűnő mesterséges intelligencia” korszaka véget ér, az MI a háttérbe tűnik, beépül a mindennapos munkafolyamatokba és a döntéshozásba. Egyszerűen szoftver lesz belőle, a sikert pedig ez az „egyszerű eltűnés” jelzi, és az emberek folytathatják – vele – a munkájukat.

A második: 2026 az MI-ágensek sorsdöntő éve. Az iparág legnagyobb gazdasági ígérete az ágenses mesterséges intelligencián, hosszabb ideig önálló működésre alkalmas rendszereken alapul. Óriási a potenciál, a megbízhatóság viszont továbbra is kulcskérdés: meddig működhetnek az ágensek emberi beavatkozás nélkül?

A harmadik előrejelzés, hogy a nagy nyelvmodellek, az LLM-ek tudományos áttörésekhez vezetnek. Túllépnek a szöveg-, kép- és kódgeneráláson, elmozdulnak a tudományos kutatás felé. Jó esély mutatkozik arra, hogy 2026-ban valamelyik LLM komoly szerepet fog játszani egy nagyjelentőségű, tényleges felfedezésben.

A „hangulatkódolás” (vibe coding) – egy MI által támogatott szoftverfejlesztési megközelítés – térnyerése a negyedik. Lényege, hogy a felhasználó manuális kódírás helyett LLM-ek természetes nyelvű promptolásával épít alkalmazásokat. A természetes nyelvű interfészek csökkentik a fejlesztési akadályokat, nem fejlesztők számára is lehetővé teszik a fejlesztést azáltal, hogy leírják, mit akarnak. A váltás alapvetően megváltoztathatja, hogy kik és milyen gyorsan hoznak létre új szoftvereket.

Szintet lép a mesterséges intelligencia érvelése, következtetése – mondja ki az ötödik előrejelzés. Az MI a gyors mintázatfelismeréstől a tudatosabb érvelés és tervezés felé fejlődik. Ez a kutatási törekvés megbízhatóbb döntéshozatalt támogat (és biztosít) a legkülönbözőbb iparágakban.

A DNS az emberi test felépítésének és működésének a „teljes receptje.” A Google DeepMind AlphaGenome MI-modellje ezt a receptet igyekszik értelmezni, ismereteinket bővíteni, segítségével tudósok mutathatják ki a DNS-ben lévő csekély, de fontos különbségeket, például, hogy mitől alakulhat ki magas vérnyomás, öregkori demencia, elhízás, bármely genetikai alapú megbetegedés vagy a rák. Az MI új gyógyszerek kikísérletezésében is a medicina hasznára válhat.

A fejlesztők szerint modelljük még nem tökéletes, szakértők viszont máris mérföldkőről beszélnek.

Az emberi genom a DNS-kód mintegy hárommilliárd betűjéből áll, amelyeket az A, a C, a G és a T jelenítenek meg. Nagyjából két százalék a test növekedéséhez és működéséhez szükséges összes fehérjét kódoló gén. A kevésbé értett 98 százalék, a „sötét genom” kulcsszerepet játszik a gének szervezetben történő felhasználásában. Betegségekhez kapcsolódó sok mutációt ebben az állományban kell keresnünk.

A „sötét genom” megfejtésében segítő AlphaGenome egymillió kódbetűt képes egyszerre elemezni, megmutatja hol és mire van hatással, előrejelzi, hol vannak a gének. Talán a legfontosabb, hogy akár a genetikai kód egyetlen betűváltozásának a következményeit is megmondja.

A szintetikus biológiában és a génterápiában alkalmazható új DNS-szekvenciák tervezésében szintén segíthet. Nem-kereskedelmi célú használatát tavaly engedélyezték, ma már legalább háromezer tudós dolgozik vele.

„A tudományos fejlődés új korszakának kezdetén járunk, és az MI sok különféle áttörést tesz lehetővé” – jelentette ki a Google DeepMind tudományos és stratégiai kezdeményezésekért felelős részlegének elnökhelyettese, Pushmeet Kohli.

Az emberi és egérsejt-kísérletek nyilvánosan hozzáférhető adatbázisain begyakoroltatott AlphaGenome nem úgy működik, mint a szekvencia következő szavát előrejelző nagy nyelvmodellek, az LLM-ek. Helyette „szekvencia-funkció” MI, amely azt vizsgálja, hogy a szövegben bekövetkező változások hogyan befolyásolják a végső jelentést.

Általános vélemény, hogy a modellen sok a finomítanivaló. Egyes területeken kevésbé pontos, mint másokban: gének szabályozásának előrejelzése nagy – több mint százezer betűnyi kód – távolságokon, különböző szövettípusok kezelése stb. Például egy agyi neuronnak ugyanaz a genetikai kódja, mint egy szívsejtnek, a genetikai utasítások sejttípusonkénti használata viszont eltér egymástól. 

A számítástudomány kezdete óta szakembereknek két állandó kihívással kell megbirkózniuk: hogyan tárolják a folyamatosan növekvő adatmennyiséget, és hogyan védjék ezeket az információkat a nem kívánt hozzáférésektől?

Az Arizonai Állami Egyetem Biodesign Intézete a szilícium természet által inspirált alternatíváját, a DNS-t kínálja megoldásként: egyrészt hatalmas mennyiségben tárolható, másrészt biztosítja a hatékony titkosítást. Az „élet molekulája” sokat segíthet a jövő számos alkalmazásban hasznosítható mikroelektronikai és molekuláris információs rendszereinek tervezésében. Az információ tárolása és védelme alapvetően új módon történik a csak genetikai anyag helyett inkább információplatformként kezelt DNS-sel.

A DNS azért vonzó, mert csekély fizikai térfogatban képes hatalmas mennyiségű információt tárolni, és mert meglepően hosszú ideig stabil maradhat. A kutatók apró DNS-szerkezetek tervezését és felépítését írják le: az ábécé betűihez hasonlóan működnek, mindegyik egy információdarabot hordoz. Amikor áthaladnak egy mikroszkopikus szenzoron, gépitanulás-szoftver rögzíti és elemzi az elektromos jeleket. Utána a rendszer visszafordítja az adatokat nagy pontossággal olvasható szavakká és rövid üzenetekké.

A hagyományos DNS-adattárolás a lassú és költséges szekvenáláson alapul. Az új technika gyorsabb, olcsóbb és skálázhatóbb. A jövőben a DNS ultrasűrű, tartós és biztonságos adattárolási közegként szolgálhat. Nagyon kevés hely és energia felhasználásával tárolható vele masszív információmennyiség. Emellett rengeteg opcióval kecsegtető híd is a szintetikus biológia és a félvezető technológia között. 

Az információ biztonságos tárolásához a kutatók bonyolult DNS-origami szerkezeteket, pontos két és háromdimenziós formákat alkotó, hajtogatott DNS-szálakat terveznek. Adatok egyszerű bitekként vagy betűkként történő tárolása helyett, az információ ezeknek a szerkezeteknek az elrendezésében és mintázatában kódolódik. Az így létrejött, egyfajta molekuláris kód megfelelő eszközök és referenciaminták nélkül nehezen értelmezhető.

A titkosított információ olvasására szuperfelbontású, az egyedi DNS-szerkezeteket nagyon pontosan vizualizáló mikroszkóp-technológiát javasolnak. A molekuláris képek ezreit gépitanulás-szoftver elemzi, csoportosítja a hasonló mintázatokat, majd fordítja le azokat az eredeti üzenetekre. Pontos dekódoló keretrendszer nélkül a mintázatoknak nincs jelentése, azaz így újabb réteggel bővül a biztonság. A megközelítéssel jelentős mértékben növelhető a molekuláris kódok – a nem engedélyezett dekódolást megnehezítő – lehetséges száma. Az információ 3D-s DNS-szerkezetekbe csomagolható, amellyel tovább nő minden egyes molekuláris kulcs biztonsága.