Французские ученые из Института Садрона успешно закодировали и затем прочитали слово Sequence (оно было представлено в ASCII-коде) с помощью последовательности синтетических полимеров. Таким образом, они доказали, что в молекулах полимеров можно хранить информацию, и занимать она будет в 100 раз меньше места (физического), чем на обычных жестких дисках.
/ Flickr / steve p2008 / CC
Чтобы закодировать информацию в полимеры, используются два разных типа мономеров («битов»), содержащих фосфатные группы. Первый тип обозначает единицу, а второй — ноль. Через каждые восемь мономеров идет молекулярный разделитель NO-C (сепаратор), отмечающий байт.
Чтобы расшифровать информацию, каждый байт сперва «отделяется» в месте расположения сепаратора. После этого фосфатные связи между мономерами уничтожаются, а сами мономеры идентифицируются с помощью масс-спектрометра.
Сейчас на то, чтобы закодировать и прочитать информацию, уходит несколько часов. Но по мнению ученых, проблема решаема — для этого нужно автоматизировать синтез полимеров и анализ последовательностей.
Следующей целью ученых является создание первой «молекулярной дискеты» — молекулы большего размера. Она сможет хранить несколько килобайт информации, например страницу текста.
Отметим, что другая группа европейских ученых также занимается разработкой биокомпьютеров и через 5 лет собирается представить решение на базе белков миозина и кинезина. Он будет работать, как и квантовые компьютеры, по принципу параллельных вычислений. При этом разработчики планируют, что «белковый» компьютер превзойдет по производительности квантовые машины.
Однако исследователи из Института Садрона считают, что их разработка лучше приспособлена для массового применения, так как работать с синтетическими полимерами проще, чем с биологическими. Подробнее об их проекте можно почитать в статье для Nature Communications.
Альтернативные решения
Помимо «полимерных» компьютеров, активно разрабатываются компьютеры на основе квантов и ДНК. Все они призваны заменить обычные кремниевые чипы, чтобы более рационально хранить данные и повысить производительность вычислений.
Как считает Дан Николау (Dan Nicolau), профессор факультета биоинженерии Университета Макгилл в Монреале, практически все по-настоящему интересные математические проблемы нашего времени не могут быть решены с использованием современных компьютеров.
Квантовые компьютеры для вычислений используют явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности. Если обычный компьютер для взлома пароля из четырех цифр будет искать их методом перебора, то для квантового компьютера с достаточным количеством кубитов нужный пароль — это одно из его возможных состояний.
Таким образом, ряд задач квантовые машины решают «моментально». Самый производительный квантовый компьютер на данный момент имеет 51 кубит.
Однако у квантовых компьютеров есть две существенные проблемы. Для работы им нужны: температура, близкая к нулю по Кельвину, вакуум и отсутствие электромагнитного излучения. Кроме того, если кубиты взаимодействуют друг с другом, то время их жизни значительно сокращается.
Существуют также адиабатические компьютеры D-Wave с более чем 1 000 кубитов, способные оперировать 21000 вероятными результатами одновременно. Но их нельзя назвать классическими квантовыми компьютерами, так как они не используют принципы квантовой запутанности. Их применяют для распознавания образов, исследования трехмерной формы белка по известной последовательности аминокислот и решения задач дискретной оптимизации.
Что касается других альтернатив кремнию, то ДНК-компьютеры разрабатывают уже больше 20 лет. В 1994 году Леонард Адлеман (Leonard Adleman) продемонстрировал, что посредством ДНК можно эффективно решать классическую задачу о коммивояжере. Сейчас над созданием ДНК-компьютера активно работает Microsoft. В частности, ей уже удалось поместить на ДНК-носитель 200 МБ данных.
Кодирование ДНК выполняется последовательностями четырех азотистых оснований: цитозина, гуанина, аденина и тимина. Когда данные закодированы, молекула синтезируется. Она может хранить информацию несколько тысяч лет.
P.S. Тройка материалов по теме высокой производительности из нашего корпоративного блога:
- Как справиться с пиковыми нагрузками при помощи IaaS
- Управление Storage Policy в vCloud Director 8.10
- Оптимизация производительности в vSphere: проблемы с CPU
Автор: it_man
