Abstrakt. Hur smart kan en mikron-stor påse med kemikalier vara? Hur kan en konstgjord eller verklig cell dra slutsatser om sin omgivning? Från vilka typer av sannolikhetsfördelningar kan kemiska reaktionsnätverk ta prov? Vi börjar ta itu med dessa frågor genom att visa fyra sätt på vilka en stokastisk kemisk reaktion nätverk kan genomföra en Boltzmann maskin, en stokastisk neural nätverksmodell som kan generera ett brett utbud av sannolikhetsfördelningar och beräkna villkorliga sannolikheter. De resulterande modellerna, och tillhörande teorem, ger en färdplan för att bygga kemiska reaktionsnätverk som utnyttjar deras inhemska stokasticitet som en beräkningsresurs. Slutligen, för att visa potentialen hos våra modeller, simulerar vi en kemisk Boltzmann maskin för att klassificera och generera MNIST siffror i-silico.
I REF, Poole et al. har visat hur man implementerar en Boltzmann-maskin med reaktionsnät.
Chemical Boltzmann Machines
{'venue': 'DNA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}