IA aplicada para estudar a causa genética de doenças
Os pesquisadores usaram dados de expressão genética para treinar um autoencoder de forma não-supervisionada, e descobriram que as camadas escondidas dessa rede revelava padrões de interação entre os agentes metabólicos, começando pelas mais elementais (proteína-proteína) até as mais complexas (genes associados a doenças).
