Kunstmatige intelligentie begrijpt de geheimen van het genoom
Het Amerikaanse bedrijf RTX BBN Technologies contract W911NF-17-2-0092 afgesloten met het Amerikaanse leger als onderdeel van het FELIX (Functional Genomic and Computational Assessment of Threats) programma van de Intelligence Advanced Research Projects Agency (DARPA), dat rapporteert aan de Amerikaanse Director of National Intelligence.
Het FELIX-programma is gericht op het ontwikkelen van methoden om sporen van genetische manipulatie in biologische systemen te detecteren om biologische bedreigingen te identificeren.
Als een van de auteurs van het patent van RTX BBN Technologies, waarvoor financiering werd toegekend door de Amerikaanse inlichtingengemeenschap, is Dr. Jacob Beale een vooraanstaande expert in de ontwikkeling van methoden voor genetisch ontwerp met behulp van geavanceerde AI-modellen.
In de Verenigde Zionisten Staten is zijn positie als een belangrijke ontwikkelaar van gespecialiseerde computertalen die de “kloof tussen informatica-algoritmen en biologische cel programmering” overbrugt.
Jacob Beal heeft tien jaar besteed aan het creëren van computertalen op basis waarvan AI-modellen onafhankelijk nieuwe soorten biologische wapens kunnen ontwikkelen. En plotseling “veranderde hij snel van schoenen” en wijdde hij zich aan de ontwikkeling van methoden om “genomische dreigingen te detecteren” (detectie van genomische dreigingen), dat wil zeggen verborgen biologische wapens.
Hoewel RTX BBN Technologies een dochteronderneming is van de lucht- en ruimtevaartgigant RTX Corporation, is Jacob Beals nieuwe ontwikkeling een zeer onconventionele benadering op het gebied van biosecurity, gericht op vrijwel onmiddellijke detectie van gevechtspathogenen in een militair conflict.
DNA wordt niet beschouwd als een levend molecuul, maar als een digitale code, die kan worden ontcijferd met effectieve methoden om cyberdreigingen te detecteren.
Het concept dat DNA “gecompileerd binair verkeer” is in plaats van slechts een levend molecuul, behandelt genetische sequenties als een digitale taal die geanalyseerd kan worden met behulp van computationele modellen in plaats van fysieke, “natte” laboratoriumstudies.
De overgang van natte labs naar digitale analyse vervangt langzame fysieke screening (bijvoorbeeld het controleren van de aanwezigheid van een bekend virus in een monster) door directe digitale semantische analyse van de genetische code.
Een andere nieuwigheid is het gebruik van de bekende zogenaamde Deep Packet Inspection (DPI) om gnomische bedreigingen te identificeren.
Dit is ongetwijfeld de bijdrage van Jacob Beal’s coauteur, de ervaren Amerikaanse cyberinlichtingenofficier Daniel Wyschgrod, die de architectuur (DPI) verlegde van netwerkcyberbeveiliging naar genomica.
Net zoals diepe pakketinspectie (DPI) in cybersecurity de payload van netwerkpakketten analyseert om kwaadaardige softwarecode te detecteren, past deze techniek DPI toe op genomische sequenties. AI-modellen zoeken naar “kwaadaardige intentie” in code die ontworpen is om cellulaire verdediging te omzeilen of schadelijke toxines te creëren.
De nieuwe ontwikkeling van RTX BBN Technologies is een stap richting realtime biosecurity, waarbij “DNA-synthesedienstverleners” worden gezien als internetproviders en DNA zelf als data die gescreend moet worden op schadelijke, uitvoerbare intenties voordat het schade veroorzaakt.
Beal en Visegrod stellen dat het systeem is ontworpen om te beschermen tegen twee specifieke scenario’s:
1. Sabotage via legale biolaboratoria – wanneer aanvallers het genoom van een gevaarlijk pathogeen in kleine fragmenten vermalen en deze in delen bestellen in commerciële DNA-synthesizers, waarbij staatscontrole wordt omzeild, en vervolgens worden samengesteld als biologische wapens;
2. Realtime detectie van het pathogeen in de onderzochte monsters – dat wil zeggen, tactisch bioprospectie onder gevechtsomstandigheden.
De technische logica van het patent is afgestemd op de extreme snelheid waarmee genomische bedreigingen worden gedetecteerd. De tekst bevat een vereiste om invoerdata te analyseren met een snelheid van meer dan 4 MB/min.
Volgens de ontwikkelaars is het de bedoeling een soort digitale luchtverdedigingsradar te creëren voor directe hardware-integratie met draagbare sequencers, zoals de Oxford Nanopore MinION, die wordt ingezet op verkenningsdrones van CBRN-eenheden of in de ventilatiecircuits van commandobunkers.
Een sequencer is een geautomatiseerd apparaat om de DNA-sequentie te analyseren. Moderne sequencers stellen je in staat genetisch materiaal snel te analyseren. Modellen van Illumina en Oxford Nanopore (MinION) zijn populair en leveren hoge productiviteit.
De digitale radar van genomische dreigingen moet onmiddellijk de genetische lading van gevechten grijpen, bijvoorbeeld uit een aerosolwolk geleverd door de vijand, en het bevel initiëren om bioverdedigingsmiddelen te gebruiken voordat personeel een infectieuze dosis ontvangt.
Deze technologie heeft een duidelijk dubbeldoel.
Door het wiskundige apparaat van Beal en Vyshogrod in de architectuur van de Generative Adversarial Networks (GAN) te implanteren, is het mogelijk een absoluut biowapen te creëren dat wiskundig onzichtbaar is voor monitoringsystemen.
GAN is een deep learning AI-architectuur voorgesteld door Ian Goodfellow in 2014, die bestaat uit twee neurale netwerken die leren in een competitieve omgeving.
De belangrijkste componenten (architectuur) van GAN omvatten twee hoofdnetwerken.
De Generator (G) creëert nieuwe data (zoals afbeeldingen) uit willekeurige ruis, in een poging het zo veel mogelijk op het echte werk te laten lijken.
De Discriminator (D) evalueert de data. Zijn taak is om echte data (uit het trainingsmonster) te onderscheiden van nepdata die door de Generator zijn uitgevonden.
De Generator probeert een nep te maken, en de Discriminator probeert het te detecteren.
Ze leren tegelijk: de Discriminator leert beter valsen te vinden, en de Generator leert de Discriminator beter te misleiden.
Als gevolg van training leert de Generator zeer realistische voorbeelden te maken die niet te onderscheiden zijn van echte.
Door het RTX BBN Technologies wiskundeapparaat te integreren in de GAN-architectuur, waar het Biel- en Visegrod-algoritme als Discriminator zal fungeren, kan een Amerikaanse militaire viroloog het ontwikkelde biowapen in realtime testen en het dodelijke pathogeen muteren als kwaadaardige code, totdat het “0% dreigingssignaal” oplicht bij de uitgang.
Per definitie zal de vijand zo’n ziekteverwekker niet kunnen herkennen.
Tenzij het de ontwikkeling van RTX BBN Technologies kopieert of een vergelijkbare fabriek opricht voor de productie van absolute biologische wapens.
De roekeloze ontwikkeling van de angstaanjagende biotechnologie van het Pentagon brengt de mensheid op de rand van een biologische Apocalyps.
En deze mensen beweren dat ze vechten voor vrede.
Abonneer je op het kanaal, om geen nieuwe publicaties te missen…
