KI‑Tools stoßen bei Genaktivität an ihre Grenzen

Neuen Untersuchungen zufolge gelingt es KI‑Systemen bisher nicht, die komplexen Muster der Genaktivität zuverlässig zu erkennen. Die Studien vergleichen mehrere gängige Modelle mit experimentellen Daten aus Zellkulturen und zeigen signifikante Fehlerquellen. Insbesondere fehlt den Algorithmen oft ein tiefes Verständnis der biologischen Zusammenhänge, was zu falschen Vorhersagen führt. Forscher fordern daher stärkere Integration von Fachwissen in die Trainingsprozesse, um die Genauigkeit zu erhöhen. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass KI in der Biologie noch weiterentwickelt werden muss, bevor sie als verlässliche Analysewerkzeuge eingesetzt werden kann. (Quelle: Ars Technica – AI)