# 進化の視点からAIを強化：生物学的データ解析の新境地
## 導入
人工知能（AI）は、パターン認識において人間を凌駕する能力を示していますが、進化論的な関係性の解読はこれまで困難な課題でした。ドイツのルール大学ボーフムの研究チームが、この課題に取り組むための新たなニューラルネットワークを開発し、生物学的データ解析に革命をもたらす可能性を秘めています。
## 進化のレンズを通じたAIの進化
従来のAIアルゴリズムは、進化の視点から生物学的データを分析する際に、ランダムなパターンに惑わされ、困難を抱えていました。ルール大学ボーフムのバイオインフォマティクス部門の研究チームは、この問題を解決するため、AIに系統樹の事前知識を与えるアプローチを採用しました。
### 事前知識の導入と系統樹の再構築
研究チームは、4つの種のグループを正しい系統樹に分類する形でAIを訓練しました。これにより、AIは近縁関係と遠縁関係に関する情報を学習し、パズルのように全体の系統樹を構築できるようになります。共同研究者のルイス・ハック氏は、「AIは、この系統樹全体で進化したパターンを配列の中から特定できるようになる」と説明しています。
### 遺伝子配列データを超えた応用可能性
この画期的な手法は、遺伝子配列データだけでなく、画像データや様々な種の生体分子の構造パターンなど、あらゆる種類のデータに応用可能です。研究チームは、DNA配列データでこのアプローチを確立した後、すでに画像データへの適用可能性を探っています。ハック氏は、「例えば、進化上の祖先種の仮想画像を再構築することも可能になる」と、将来的なプロジェクトの可能性について言及しています。
## 結論
この研究は、AIが進化の複雑な側面を理解し、生物学的データをより深く解析するための新たな道を開くものです。進化の視点を取り入れることで、AIは生命の歴史と多様性に関する新たな洞察を提供し、科学研究に大きな進歩をもたらすことが期待されます。
## 元記事
[Equipping artificial intelligence with the lens of evolution](https://phys.org/news/2025-09-equipping-artificial-intelligence-lens-evolution.html)
