Em um estudo intrigante, um pesquisador de cibersegurança da Universidade Ben-Gurion do Negev que analisa fraudes em redes sociais uniu forças com uma equipe de biólogos da BGU para desenvolver um sistema de aprendizado de máquina para reconhecer atividades anormais em redes de proteínas dentro do corpo humano.
Seu método inovador, detecção de nós anômalos em grafos ponderados (WGAND), utiliza um algoritmo que revela comportamentos suspeitos em redes sociais como LinkedIn ou Instagram para descobrir comportamentos anômalos em redes de proteínas dentro das células.
Os pesquisadores disseram que o WGAND lhes permitiu identificar proteínas associadas a distúrbios cerebrais e condições cardíacas, bem como aquelas envolvidas em processos biológicos críticos, como sinalização neuronal no cérebro e contração muscular no coração.
#Robotics
Seu método inovador, detecção de nós anômalos em grafos ponderados (WGAND), utiliza um algoritmo que revela comportamentos suspeitos em redes sociais como LinkedIn ou Instagram para descobrir comportamentos anômalos em redes de proteínas dentro das células.
Os pesquisadores disseram que o WGAND lhes permitiu identificar proteínas associadas a distúrbios cerebrais e condições cardíacas, bem como aquelas envolvidas em processos biológicos críticos, como sinalização neuronal no cérebro e contração muscular no coração.
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