深度预测器可以通过在非线性系统中建立因果关系来帮助推进老化研究。

深度时钟可以用于识别新型治疗靶标，评估各种干预措施的功效，数据质量控制，数据经济学，健康轨迹预测，死亡率以及许多其他应用。

中国香港科学技术大学硅医学医学部的Alex Zhavoronkov博士和美国加州诺瓦托的巴克衰老研究所以及英国伦敦的生物老年医学研究基金会说：“最近的炒作人工智能(AI)周期的增长导致对机器学习进行了大量投资，并几乎在每个行业和国家都增加了可用的人才。”

几代人已经进化为从女性生物体内的单细胞胚胎发育而来，出来后在其他人类的帮助下生长，达到生殖年龄，繁殖，照顾年轻人并逐渐衰落。

考虑到奥林匹克运动员的平均年龄，可以将最佳表现年龄确定为20-30岁。

生活方式和行为习惯的改变可能有助于减缓衰落，并使有机体在其按时间顺序排列的年龄中保持最佳状态，该术语通常称为健康衰老。

要了解健康衰老和不健康衰老之间的差异，评估多种生活方式选择和各种新兴的长寿干预措施的影响，至关重要的是能够跟踪衰老的速度并开发出一套全面的衰老生物标记物。

Zhavoronkov研究小组的结论是，开发全面的颗粒状多模式衰老时钟将有助于更好地了解衰老过程，建立因果关系并确定预防和治疗干预措施。

生成对抗网络中内置的深度老化时钟的许多有前途的应用之一是以年龄作为生成条件来生成合成生物学数据。