Antifragility predicts the robustness and evolvability of biological networks through multi-class classification with a convolutional neural network

Artículo académico que desarrolla un método predictivo para estimar la robustez y la evolutividad de redes biológicas sin requerir una comparación explícita de funciones. Para ello, se mide la antifragilidad en modelos de redes booleanas de sistemas biológicos y se utiliza como variable predictora. La antifragilidad se manifiesta cuando un sistema obtiene beneficios de las perturbaciones externas. A partir de las diferencias en los valores de antifragilidad entre las redes biológicas originales y las mutadas, se entrena una red neuronal convolucional (CNN) y se la pone a prueba para clasificar las propiedades de robustez y evolutividad.