Grundlagen genetischer und evolutionärer Algorithmen

Die komplexen Datenmengen der Genombestimmung erfordern nicht nur schnelle und leistungsfähige Computer. Mit Machine Learning, statistischen und kausalen Lernalgorithmen werden Sequenzanalysen, Struktur- und Funktionsbestimmungen von Proteinen erste möglich. Unter dieser Voraussetzung eröffnen sich neue Perspektiven, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, aber auch virale Pandemien zu bekämpfen. Dabei werden RNA- und DNA-Strukturen als formale Sprachsysteme aufgefasst, die in lernenden Automaten und Maschinen verarbeitet werden. Ebenso ist die komplexe molekulare Evolution des Lebens nur noch durch die Unterstützung von Methoden des Maschine Learning zu entschlüsseln. Bioinformatik und Systembiologie liefern damit die entscheidenden Methoden der theoretischen Biologie. Die philosophische Reflexion ihrer Modelle ist mit den Grundlagen des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz eng verbunden.