Teave

Mis on DNA arvutamine, kuidas see töötab ja miks see nii suur tehing on

Mis on DNA arvutamine, kuidas see töötab ja miks see nii suur tehing on


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Viimasel kümnendil on insenerid võimsamate arvutite otsimisel vastu tulnud füüsika karmile reaalsusele: transistoreid, arvuti protsessorit toites olevaid sisse-välja lülitit, ei saa muuta väiksemaks kui praegu. Ränikiibist kaugemale välja töötades arendatakse praegu DNA abil intuitiivset alternatiivi, et teha samasuguseid keerukaid arvutusi, mida teevad praegu ränitransistorid. Aga mis on DNA arvutamine, kuidas töötab DNA arvutus ja miks see nii suur asi on?

Transistori taga

Transistoride probleem on see, et need eksisteerivad nüüd mõne nanomeetri suuruses mõõtmetes - ainult mõne räni aatomi paksus. Neid ei saa praktiliselt muuta väiksemateks kui praegu.

Kui need muutuvad väiksemaks, lekib transistori kaudu voolav elektrivool kergesti lähedalasuvatesse teistesse komponentidesse või deformeerib kuumuse tõttu transistori, muutes selle kasutuks. Transistori toimimiseks vajate minimaalset arvu aatomeid ja oleme funktsionaalselt selle piiri saavutanud.

Insenerid on selle probleemi jaoks leidnud mõned lahendused, kasutades arvutusvõimsuse suurendamiseks mitmetuumalisi ja mitmetöötlevaid süsteeme, ilma et oleks vaja transistore veelgi kahandada, kuid ka sellega kaasnevad kompromissid programmeerimisprobleemide ja võimsusnõuete osas, seega on vaja veel ühte lahendust, kui loodame tulevikus näha võimsamaid arvuteid.

VAATA KA: KOGNITIIVNE ARVUTUS: INIMESE KUI KUNSTLIK intelligentsus

Kuigi kvantarvutus on viimasel ajal palju ajakirjandust kogumas, võib DNA arvutus olla sama või isegi võimsam kui isegi kvantarvutus ja see ei lähe kokku nii paljude stabiilsuspiirangutega, mis kvantarvutitel on. Lisaks teame, et see töötab; me ise oleme elavad näited DNA-andmetöötluse andmete salvestamisest ja arvutusjõust.

DNA arvutamise väljakutse on see, et võrreldes klassikalise andmetöötlusega on see valusalt aeglane. Evolutsioonil on olnud sadu miljoneid aastaid, et arendada välja iga meie raku sees olev keeruline DNA järjestus, nii et DNA on harjunud töötama vastavalt geoloogilistele tähtaegadele, mitte tänapäevaste klassikaliste protsessorite mitmekordsele gigahertsile.

Kuidas siis DNA arvutus töötab ja miks me seda jätkame, kui see on nii aeglane?

Mis on DNA arvutamine, kuidas see töötab ja miks see nii suur tehing on?

Et mõista, mis on DNA arvutamine, kuidas see töötab ja miks on DNA arvutamine nii suur asi, peame kõigepealt lõpetama selle mõtlemise kui mingisuguse asendaja meie igapäevases klassikalises arvutikasutuses; me ei mängi niipea DNA-arvutis mänge, kui selline asi üldse võimalik oleks. Ränikiibid on meiega veel väga kaua.

DNA-andmetöötlus on see, mida me kasutaksime probleemide lahendamiseks väljaspool seda, mida klassikaline arvuti suudab lahendada, samamoodi võib kvantarvutus RSA-krüptimise hetkega katkestada, samas kui klassikalisel arvutil võib sama toimimine võtta tuhandeid aastaid.

DNA arvutamist kirjeldas esmakordselt 1994. aastal Lõuna-California ülikooli arvutiteadlane Leonard Adleman. Pärast DNA ülesehituse tutvustamist inspireeris ta ajakirja kirjutama Teadus näidates, kuidas saaksite DNA-d kasutada kurikuulsa matemaatika- ja arvutiteaduse probleemi jaoks, mis on tuntud kui suunatud Hamiltoni teeprobleem, mida tavaliselt nimetatakse „reisimüüja” probleemiks (ehkki Hamiltoni tee probleem on rändava müügimehe probleemi veidi erinev versioon, on meie on põhimõtteliselt asendatavad).

Mis on rändava müügimehe probleem?

Kuna reisimüüja probleem seda määratleb, on ettevõttel müügimees, kes peab külastama n helistavate linnade arv ja nad saavad igas linnas külastada ainult üks kord. Milline külastatud linnade järjestus annab lühima ja seega odavaima tee?

Millal n võrdub 5-ga, probleemi saab paberil käsitsi välja töötada ja klassikaline arvuti saab kõiki võimalikke teid suhteliselt kiiresti testida. Aga mis siis, kui n võrdub 20-ga? Lühima tee leidmine 20 linna kaudu muutub arvutuslikult palju keerulisemaks ja vastuse leidmine võtab klassikalisel arvutil eksponentsiaalselt kauem aega.

Püüdke leida lühim tee 500 linna vahel. Klassikalisel arvutil kuluks lühima tee leidmiseks kogu Universumi kogu elueast pikem aeg, kuna ainus viis kontrollida, kas oleme leidnud kõige lühema tee, on kontrollida iga linnade permutatsiooni . Mõned algoritmid eksisteerivad dünaamilise arvutamise abil, mis võib teoreetiliselt vähendada vajalike kontrollide arvu (ja tegelik Hamiltoni tee probleem ei nõua graafiku kõigi sõlmede kontrollimist), kuid see võib rippuda paar miljonit aastat tipust; probleem on klassikalises arvutis ikkagi arvutuslikult võimatu.

Kuidas DNA arvutus selle probleemi lahendab

Mida Adleman suutis [PDF] demonstreerida, on see, et DNA-d saab kokku panna nii, et DNA-plokke täis katseklaas saaks end kokku panna, et kodeerida rändurimüüja probleemis kõik võimalikud teed korraga.

DNA-s esindavad geneetilist kodeerimist neli erinevat molekuli, nimega A, T, C ja G. Need neli “bitti” võivad kokku aheldatuna mahutada uskumatult palju andmeid. Lõppude lõpuks on inimese genoom kodeeritud millessegi, mida saab pakkida raku ühte tuumasse.

Segades need neli molekuli katseklaasi, ühendasid molekulid end loomulikult DNA ahelateks. Kui nende molekulide mõni kombinatsioon tähistab linna ja lennutrajektoori, võib iga DNA ahel kujutada müügimehele erinevat lennutrajektoori, mis kõik arvutatakse korraga paralleelselt kokku panevate DNA ahelate sünteesis.

Siis oleks lihtsalt pikemate teede välja filtreerimine, kuni teil on jäänud vaid lühim tee. Oma dokumendis näitas ta, kuidas seda saab teha 7 linnaga ja probleemi lahendus kodeeritakse kohe, kui sünteesitakse DNA-ahelad.

Põnevust tekitas see, et DNA struktuurid on odavad, neid on suhteliselt lihtne toota ja skaleeritavad. DNA arvutamisel ei saa teoreetiliselt olla jõudu, kuna selle võimsus suurendab seda molekule, mida lisate võrrandisse, ja erinevalt ränitransistoridest, mis suudavad korraga teha ühe loogilise toimingu, saavad need DNA struktuurid teoreetiliselt teha nii palju arvutusi aeg, mis on vajalik probleemi lahendamiseks ja selle korraga tegemiseks.

Probleem on aga kiiruses. Ehkki Adlemani lahendus rändava müügimehe probleemile kodeeriti katseklaasis tema DNA-ahelatesse, kulus hetki, kuni otsitud optimaalse lahenduse leidmiseks kulus mitu päeva halbade lahenduste filtreerimist -pärast hoolikas ettevalmistus selle ühe arvutamise jaoks.

Sellegipoolest oli see kontseptsioon mõistlik ja potentsiaal uskumatul suurenemisel mälumahus ja arvutuskiiruses oli ilmne. See sai alguse kaks aastakümmet kestnud uuringutest, kuidas luua reaalsust arvutavat praktilist DNA-d.

Mis on DNA-arvutite eelised?

Nagu Adlemani paberiga on näidatud, on DNA arvutamise peamine eelis klassikalise - ja isegi kvantarvutamise - ees see, et see suudab paralleelselt läbi viia lugematuid arvutusi. See paralleelarvutamise idee pole uus ja klassikalises arvutustöös on seda aastakümneid jäljendatud.

Kui käivitate arvutis kaks rakendust korraga, ei tööta need tegelikult samaaegselt; igal ajahetkel viiakse läbi ainult üks juhis. Nii et kui kuulate muusikat ja ostate brauseri abil veebist, kasutab arvuti tegelikult kontekstivahetust, et tekitada samaaegsust.

See käivitab ühe programmi käsu, salvestab pärast käsu täitmist selle programmi oleku ja eemaldab programmi aktiivsest mälust. Seejärel laadib see teise programmi varem salvestatud oleku, käivitab järgmise käsu, salvestab uue oleku ja laadib selle seejärel aktiivmälust. Seejärel laadib see uuesti esimese programmi, et täita järgmine käsk jne.

Tehes miljonite sammudega sekundis erinevate programmide lõikes, saavutatakse samaaegsus, kuid tegelikult ei juhita kunagi midagi paralleelselt. DNA andmetöötlus suudab neid miljoneid toiminguid tegelikult samaaegselt teha.

Ühe kuupsentimeetri sisse saab pigistada üle 10 triljoni DNA molekuli. See kuupsentimeetrine materjal suudaks teoreetiliselt korraga läbi viia 10 triljonit arvutust ja mahutada koguni 10 terabaiti andmeid. Mitmel moel saab palju seda hingematut, kuid ebatäpset ajakirjandust, mille kvantarvutus saab on DNA arvutamise abil tegelikult võimalik.

Siis arvatakse DNA arvutustest kõige paremini kui kvantarvutusest, nii et kui see on ühendatud ja seda juhib klassikaline arvuti, mis tegutseb Singletoni stiilis juhina, suureneb arvutusvõimsuse dramaatiline kasv, mida inimesed loodavad tulevikus näha reaalselt võimalikuks saada.

Kui kaua võtab aega DNA-arvutite saabumine

Alates 1994. aastast oleme pika tee teinud. Varsti pärast Adlemani oma artikli avaldamist suutsid teadlased DNA-st ehitada loogikaväravad - üksikutest transistoridest ehitatud vooluringi osad, mis suudavad elektrivoolust üles ehitada keerulisi tõese-vale loogilisi võrrandeid .

Just sel kuul sünteesisid Davise ja Caltechi California ülikooli arvutiteadlased DNA molekule, mis saavad ise kokku panna struktuurideks, käivitades oma programmi sisuliselt kuuebitiste sisendite abil.

Microsoftil on isegi DNA arvutamiseks programmeerimiskeel, mis aitab muuta DNA arvutamise praktiliseks, kui bioprotsessorite tehnoloogia on jõudnud selleni, et see suudab käitada keerukamaid algoritme. Tegelikult plaanib Microsoft oma pilveteenustesse 2020. aastaks DNA-andmetöötlust juurutada ja oma pilveteenustesse integreerimiseks aktiivselt välja töötada DNA-andmete salvestusruumi.

Tõenäoliselt realiseeritakse need edusammud palju kiiremini kui kvantarvutuse edusammud. Kvantarvutus nõuab keerukaid masinaid, ülijuhte ja äärmiselt külmasid tingimusi, et hoida kambit piisavalt stabiilsena, et täita tegelikult kasulikke arvutusülesandeid, ja kui me ei arenda materjali, mis toatemperatuuril võib toimida ülijuhina, ei tee nad oma teed meie arvutid varsti.

Vahepeal kasutab DNA arvutamine DNA-d, millega oleme saanud asjatundlikuks manipuleerimiseks kuni DNA ahela ühe geeni asendamiseni CRISPR-i kaudu. DNA molekulide sünteesimiseks vajalikud materjalid on odavad ja hõlpsasti kättesaadavad ning püsivad toatemperatuuril ja muul temperatuuril stabiilsena. See, mida DNA Computing on võimeline saavutama, arvestades antud DNA vastupidavust ja bioloogilist paralleelsust, on oluline samm arvutamise tuleviku suunas.


Vaata videot: Johny Johny Yes Papa Nursery Rhyme. Part 3 - 3D Animation Rhymes u0026 Songs for Children (Mai 2022).


Kommentaarid:

  1. Monroe

    So the story!

  2. Malaktilar

    Rahvas ütleb sellistel puhkudel – Ahal oleks onu, vaataks endale otsa. :)

  3. Rafal

    Incomparable topic, to me it is)))) interesting

  4. Tewodros

    You have hit the spot. See on suurepärane idee. Olen valmis teid toetama.

  5. Nixkamich

    Suurepärane idee, nõustun.



Kirjutage sõnum