celikci
New member
Meteoroloji enstitüleri global hava iddiaları üretirken, süreç boyunca bu kestirimlere fazlaca sayıda farklı bilgi akışı gerçekleşir. Hava durumu araştırmacıları data ölçüsü ile daha düzgün başa çıkabilmek için birfazlaca farklı işlemciye sahip bilgisayarlar kullanıyor. “Paralel bilgisayar” olarak isimlendirilen bu işlemcilerin her biri, dünyanın makul bir bölgesinden gelen dataları tıpkı anda kıymetlendiriyor.
Gerçek süreçleri gerçekleştiren aritmetik ünitelere ek olarak, bu biçimde bir bilgisayar yalnızca süreçleri dağıtmak için de biroldukça işlemciye gereksinim duyar. sıradançe söylemek gerekirse, aritmetik ünitelere vazifeler atıyor ve kısmi sonuçları mantıksal bir toplu sonuç olarak biçimde birleştiriyorlar. Hava durumu varsayımı meselade, denetim eden işlemciler Dünya’nın alt alanlarından gelen hesaplamaları tek tek denetim ediyor. Kendi ortalarında dataların ve sonuçların değişimini düzenlerler. Baktığımızda, yakın etraftaki alçak basınç alanlarının tesiri dikkate alınmaz ise, yüksek basınçlı bir alanın nasıl davranacağını varsayım etmenin hiç bir yararı olmaz.
Kontrol Sistemi İçin Hesaplama Gücü
Ancak, rastgele bir sayıda karmaşık sorunu çözmek için rastgele bir sayıda işlemciyi sıradançe birbirine bağlayamazsınız. Ne kadar epeyce bilgisayar paralel olarak çalışırsa, denetim sistemi için o kadar fazla bilgi süreç gücü gerekir. Denetim hedefleri için gereken gayret ekseriyetle orantısız bir biçimde artar. Bu, paralel hesaplamanın geçerli bir seçenek üzere göründüğü sırf birkaç uygulama olduğu manasına geliyor.
Bunun sebebi, dijital bir bilgisayarın mimarisinde yatıyor. Birbiri gerisinde bir bilgi süreç adımını yürütmek için tasarlandı. Son senelerda bilgisayarların giderek artan bilgi süreç gücü, dijital bilgisayarların bu pürüze karşın giderek daha karmaşık problemleri çözebilmesini sağladı. tıpkı vakitte, dijital bilgisayarların daha da geliştirilmesi, daima olarak fizikî ve teknik sonlarla karşı karşıya kalıyor. bu biçimdece paralel hesaplamayı daha sıradan hale getirmek için, hesaplamaya yönelik başka araştırma yaklaşımları ilgi
kazanıyor.
Bu alanda gelecek vaat eden araştırma neticeleriyla büyük ilgi bakılırsan kuantum bilgisayarlarının gölgesinde, birfazlaca takım biyoloji alanındaki yaklaşımlarla da adımlarını atıyor.
Biyo-Bilgisayar Nedir?
Uluslararası araştırma projesi Bio- 4Comp, birkaç yıldır ağ tabanlı biyo bilgisayarlara el atıyor. Fikir şu: Biyolojik casuslar, matematiksel bir sorun temsil eden karmaşık bir nano- kanal ağı üzerinden bir seyahate gönderiliyor. sonrasındasında, casusun bir kavşakta hangi dönüşü yaptığına bağlı olarak, kümülatif sonuca bir sayı ekleniyor yahut eklenmiyor. Aracının ağ üzerinden izlediği yol, mümkün bir sonuca karşılık geliyor.
Avantajı, ağ üzerinden tıpkı anda biroldukca aracı gönderebilmeniz ve birebir anda tüm potansiyel yolları izleyebilmeleri. Bu niçinle, klasik bir dijital bilgisayar üzere birbiri gerisine bir tahlil yolunu düzgün bir biçimde hesaplamak yerine, ağ tabanlı biyo-bilgisayarın hesaplamaları paralel olarak yapması gerekiyor. Chemnitz’deki Fraunhofer Elektronik Nano Sistemler (ENAS) Enstitüsü’nden Dr. Danny Reuter, ağların üretimi ve teknolojilerin ölçeklenebilirliği üzerine araştırma çalışmalarından sorumlu.
Dr. Reuter, bir rock konserindeki kalabalık sörfü ile ağdaki süreçler içinde bir karşılaştırma yapıyor: “Motor proteinler, bizim durumumuzda hayvan hücrelerinde türetilen moleküller olan biyolojik casusları tıpkı müzik hayranlarının bir müzikçiyi seyirciler aracılığı ile taşıması üzere hareket ettirir.“ Yani burada grup, casusları ağ üzerinden taşımak için motor proteinlerin kinetic gücünü kullanıyor.
bir daha Fraunhofer ENAS’tan olan Reuter’in meslektaşı Thomas Blaudeck, gelecekte bir ağda temel araştırmadan uygulamalı araştırmaya geçmek için milyonlarca temsilciye sahip olmayı umuyor: “Her casus, kendi işlemcisidir. Nano ağda hareket etmek klâsik bir dijital bilgisayarın bilgi süreç suratından epeyce daha yavaş olduğundan, pratik uygulamalarda avantajlarımızdan yararlanabilmek için hayli sayıda aracıya muhtaçlığımız var.“
İşlemciler Olarak Virüsler
Bu avantajlar evvela paralellik ve güç verimliliği ile ilgili. Bunlar tam olarak dijital bilgisayarların zorluklarla karşılaştığı alanlar. Blaudeck, ağ tabanlı biyo- bilgisayarın potansiyel uygulamalarını prensip olarak, her seçimde mümkün kombinasyonların katlanarak artan karmaşıklığa sahip tüm misyonlarda görüyor. Blaudeck, “Biyolojik yaklaşımlarla sahip olduğumuz avantaj materyal. Zira muhakkak şartlar altında kendini çoğaltabilir.” diyor. Bio4Comp’ta takımlar, kendilerine ilişkin bir hayatı olmayan meyyit unsurlar ile çalışıyor.
aynı vakitte, casuslar olarak ağda hareket eden moleküller, örnek verecek olursak kesişmelerde bölünebilir ve bu biçimdece birebir anda iki hesaplama adımını gerçekleştirebilir. Birinci kısım kesişme tarafınca temsil edilen sayıyı ekler, ikinci kısım farklı bir yol alır ve sayıyı eklemez.
aynı vakitte, öteki araştırma projeleri aslına bakarsanız canlı casuslarla çalışıyor ve ağlar aracılığı ile virüs yahut bakteri gönderiyor. Burada, ortacılar işlemci sayısını artırmak için sıradançe çoğaltabilirler. Bu çoğaltma her şeydilk evvel en gerekli aksiyondur. Zira ağın girişinde bir cins “darboğaz” yaratılır. Orada, rastgele bir anda sadece sonlu sayıda aracı ağa girebilir. Lakin ağ daha da fazla dallanır ve her geçişte daha da büyür.
Pratik ile ilgili hesaplamalara nitekim müsaade veren ağlar, karmaşık bir sorunu temsil edebilmek için epeyce sayıda kesişme noktasına muhtaçlık duyar. Blaudeck bunu, “Ajan yoğunluğu, yani ünite vakit başına bir kanal kısmından gelen casus sayısı, çıkışa yanlışsız giderek küçülür. bu biçimde biyoloji bize bu sorunda yardımcı olur.” diyerek açıklıyor.
Süper Bilgisayarlar İçin Bir Tamamlayıcı
Birgün biyo-bilgisayarlar da güç verimliliğinde öne çıkabilir. Danny Reuter’a göre bu bilgisayarlar, birçok insanın masasının altında yer alan şahsi bilgisayarların yerini alamaz. “Bilgisayarlarımız, üstün bilgisayarları tamamlayacak biçimde tasarlanmıştı. Biyo-bilgisayarlar ile çözmek istediğimiz tüm sorunlar, muhteşem bilgisayarlar tarafınca da çözülebilir. Fakat bir gün daha süratli olmayı ve tıpkı hesaplamaları yapmak için epey daha az güç kullanmayı umuyoruz.” İki Fraunhofer araştırmacısına bakılırsa, üç ila dört büyüklük sırası-hesaplama başına daha az enerji- projelerinin emeli bu.
Ancak bu yolda, üstesinden gelinmesi gereken birkaç mahzur daha var. Reuter, “Şimdiye kadar yaklaşımın muteber bir dereceye kadar çalıştığını gösterebildik. Şu anda sonuçlarımız kuantum bilgisayarların üç yahut dört yıl evvel nerede olduğu ve hala üstün bilgisayarlar ile rekabet etmekten uzakta olduğu istikametinde.” diyor. Sorunun can alıcı noktası, Reuter ve Blaudeck’in Fraunhofer takımının ana odak noktası olan ölçeklendirme. Reuter, “Ağlarımızı büyütmeye ve daha fazla temsilci göndermeye devam edersek, ilgili bir sorun için gereksinimimiz olan alan fazlaca büyük oldurdu. Kusur oranı da çok yüksek olurdu.” diye belirtiyor. Bir daha sonraki inşaat alanının görüldüğü yer burası.
Örneğin kelamda etiketleme, bilgisayarların performansını artırmalı. Bu süreçte araştırmacılar, ağ üzerinden geçerken molekülleri işaretlerler, bu biçimdece sonrasındasında geçtikleri yeri daha âlâ okuyabilirler. Reuter, şu anda casusun ağ üzerinden geçerken hala bir mikroskopla görüntülendiğini bildiriyor. „Ancak casus geçtiğinde sinyal alan yahut ağda muhakkak bir noktada ona bir ölçü DNA ekleyen ve sonrasındasında hangi yolu izlediğini takip eden elektronik bileşenler üzerinde çalışıyoruz.”
Bu beraberinde bir daha sonraki adımda otomatikleştirilecek olan ağın çıkışında algılamayı da kolaylaştıracak.
hemen çabucak Bilhassa Sürdürülebilir Değil
Ayrıca projede değiştirilebilir kavşaklar eksik. Şimdiye kadar, bir nano ağ sadece tek bir matematik sorununu temsil ediyor. Thomas Blaudeck, ağ tabanlı bilgisayarın donanım ve yazılım içindeki hududu bulanıklaştırdığını açıklıyor: „Bizim durumumuzda, yazılım donanımda, kavşakların tam olarak düzenlenmesiyle temsil edilir.“ Her hesaplama için başka bir çip, araştırmacıların kabul ettiği bir şey, çabucak hemen bilhassa sürdürülebilir değil. tıpkı vakitte,evrensel olarak değiştirilebilir kesişimler uygulanabilirse çeşitli hesaplama sorunları tek bir çip ile temsil edilebilir ve hesaplanabilir.
bir fazlaca soru çözülememiş olsa da, Reuter ve Blaudeck optimist bir zihin çerçevesi ortasında. Nano kanalları üretmek için gerekli biyoteknoloji ve üretim teknolojileri halihazırda mevcut. Buradaki zorluk, hem bilimsel disiplinleri matematik ve bilgisayar bilimleri ile bir ortaya getirmek, tıpkı vakitte klasik mikroelektroniğe yabancı olan alt ögeleri geliştirmek.
Kare Kökleri Hesaplamak İçin DNA
Bu ortada, araştırma takımları biyolojideki başka uygulamalardan yararlanıyor. Bilgisayar bilimcisi ve moleküler biyolog Leonard Adleman, 1994 yılında, programlanabilir bir DNA ile deneyler gerçekleştirdi. ondan sonrasında bir test tüpünde birbirleriyle tepkiye girdiği DNA dizilerindeki girdi pahalarını temsil etti. Bununla, Adleman sıradan matematiksel hesaplamalar yapabildi.
2019 yılında öteki bir grup, bu biçimde bir DNA bilgisayarı ile karekök hesaplamayı başardı. Her bir DNA zincirine kendi floresan renk bedeli verildi. Deneyden daha sonra bu renk kıymetlerinin yeni kombinasyonları, çabucak sonrasında hesaplamanın kararına karşılık geldi.
Bu yaklaşımın avantajı, ağ tabanlı biyo-bilgisayarda olduğu üzere, devasa paralelleşme. DNA zincirleri, test tüpünde tüm kombinasyonlarda tıpkı anda birbirleriyle tepkiye giriyor.
Teoride, bilhassa optimizasyon sorunları için epey uygun. Bu sorunlarda her vakit birkaç uygulanabilir tahlil var. Fakat bunlardan biri en düzgün, en süratli ve en ekonomik olanı. En yeterli bilinen örnek, gezgin satıcı sorunu. Bir tüccar, hiç birini iki kere ziyaret etmeden bir listedeki tüm kentleri kapsamalı. Önüne çıkan sayısız seyahat notası seçeneği var, lakin kilometrelerden tasarruf etmek için doğal olarak en kısa rotayı kullanmak istiyor.
Değerlendirme biçimleri Mevcut Değil
DNA bilgisayarında, her kent kendi DNA zincirini alacaktı. Hepsi, bir “tımarhaneyi” kopyalayarak birbirine reaksiyon verecek, bu biçimdece birebir anda akla gelebilecek tüm yolları yaratacaktı. Sayısal bir bilgisayarın belli sayıda kent için bu hesaplamayı yapması yıllar alacaktır. Artık hedeflenen kimyasal tepkilerle daha uzun DNA modüllerini ortadan kaldırırsanız, teorik olarak hepsinden daha kısa yol kalır.
İşin püf noktası şu: Pratik olarak, reaksiydaha sonrasında sonuçları pahalandırmak için uygun metotlar yok. Bu prosedürlerin gelecekte geliştirilmesi ve o kadar pratik olması imkansız değil. DNA bilgisayarları, ilgili sorunları işleyebilecektir.
Philipps Marburg Üniversitesi’nde Biyotıp data bilimi profesörü olan Dominik Heider, bir daha de DNA tabanlı bilgisayarlar konusunda biraz kuşkucu: “Akademik bir bakış açısından, tüm bunlar pek enteresan. Lakin korkarım ki pratikte alakasız olmaya devam edecek.” Bunun niçininin pek sıradan olduğunu söylüyor; DNA bilgisayarlarının yapabildiği her şeyi, kuantum bilgisayarları da yapabilir. Heider, üstelik bunlarla baş etmenin epey daha kolay olduğunu söylüyor. “Video kasetler için VHS ve Betamax günlerinde olduğu üzere, iki yaklaşımdan yalnızca biri geçerli olacak ve bunun DNA bilgisayarları olacağından şüpheliyim.”
DNA’ya Çevrilen İkili Veriler
aynı vakitte, Heider hiç bir biçimde bilgisayar bilimi için DNA’dan vazgeçmek istemiyor. MOSLA Araştırma Projesi’nde, bilgileri DNA’da depolamak için bilgisayar bilimi, biyoloji, fizik ve kimyadan meslektaşları ile bir arada çalışıyor. Bunu yapmak için klasik dijital bilgisayarlardan gelen ikili bilgiler, yani uzun bir sıfırlar ve birler zinciri, A,C,G ve T harflerine çevrilir.
Bu harfler dört tabanı temsil eder. Bu harfler, her DNA’yı oluşturan dört baz manasına gelir. Bir canlının her genomu, bu dört bazın kişisel bir kombinasyonundan oluşur. Çeviri, laboratuvarda uzun müddet saklanabilen ve rastgele bir vakitte yine okunabilen gerçek DNA’ya kolaylıkla aktarılabilir. Dijital bir bilgisayar çabucak sonrasında DNA bilgilerini tekrar ikili koda çevirebilir ve belgeyi tekrar dijital olarak görüntüleyebilir.
aynı vakitte Heider, yolda hiç bir datanın kaybolmamasını sağlamak için, pratikte ardında pek fazla bilgisayar bilimi olduğunu söylüyor:”DNA’nın sentezi sırasında, kopyalama sırasında DNA depolamasında kusur kaynakları var. Depolama ve sıralama sırasında misyonumuz, bu yanlışları yakalayan düzeltme kodları geliştirmek.”
Herhangi bir depolamada olduğu üzere, depolama yoğunluğu ve maliyet içinde bir ödünleşim olduğunu söylemiş oldu: “Daha fazla data depolamak açıkça daha değerliye mal oluyor. bir daha, kodu sonsuz bir uzunlukta bir DNA modülüne sığdıramayız. Ferdi kısa kesimlere gereksinimimiz var, daha sonrasında da her vakit sıralamadan daha sonra modüllerin hakikat biçimde bir daha nasıl birleştirileceğine dair bilgilere.” Fakat bu meta bilgiler de depolama alanı kaplar.
Serin, Kuru ve Karanlık Bir Yerde Saklanmalı
Bu DNA depolama alanı hala epeyce kıymetli. Heider, ”Şimdiye kadar bu kadar büyük ölçülerde DNA üretmeye gerek yoktu.” diyor. Bu niçinle, pratikte DNA depolamanın kullanmasını uygun hale getirecek kadar ucuz bir müddetç hala mevcut değil. tıpkı vakitte Heider, on yıl ortasında kâfi araştırma ile her şeyin kökten farklı görünebileceğini umuyor.
Bazı uygulamalar için, DNA depolamanın eşsiz biroldukca avantajı var:”- Teknolojimiz evvela uzun vadeli arşivlemede kullanılacak. Tarihi dokümanlar, doğum kayıtları yahut artık değişmeyen uzun vadeli hava durumu dataları üzere datalar yalnızca DNA için harikadır.” Bir kere üretildiğinde depolama, buzdolabının çalışması haricinde neredeyse hiç güç gerektirmez. Bunun sebebi, DNA’nın saklanmasının kolay olması.” Heider bunu;” soğuk, kuru ve karanlık” olarak özetliyor. Kusur düzeltmesinin ferdi mutasyonları telafi etmesi gerekli.
Çoğu insan muhtemelen kendi tatil fotoğraflarını sabit disklerde, SSD’lerde yahut bulutta saklamaya devam edecek. tıpkı vakitte, DNA depolaması yakında kimsenin sistemli olarak erişmesi gerekmeyen fakat sırf acil durumlar için depolanan arşivlerdeki büyük ölçüde bilgi için, biyolojik alternatif olabilir.
Gerçek süreçleri gerçekleştiren aritmetik ünitelere ek olarak, bu biçimde bir bilgisayar yalnızca süreçleri dağıtmak için de biroldukça işlemciye gereksinim duyar. sıradançe söylemek gerekirse, aritmetik ünitelere vazifeler atıyor ve kısmi sonuçları mantıksal bir toplu sonuç olarak biçimde birleştiriyorlar. Hava durumu varsayımı meselade, denetim eden işlemciler Dünya’nın alt alanlarından gelen hesaplamaları tek tek denetim ediyor. Kendi ortalarında dataların ve sonuçların değişimini düzenlerler. Baktığımızda, yakın etraftaki alçak basınç alanlarının tesiri dikkate alınmaz ise, yüksek basınçlı bir alanın nasıl davranacağını varsayım etmenin hiç bir yararı olmaz.
Kontrol Sistemi İçin Hesaplama Gücü
Ancak, rastgele bir sayıda karmaşık sorunu çözmek için rastgele bir sayıda işlemciyi sıradançe birbirine bağlayamazsınız. Ne kadar epeyce bilgisayar paralel olarak çalışırsa, denetim sistemi için o kadar fazla bilgi süreç gücü gerekir. Denetim hedefleri için gereken gayret ekseriyetle orantısız bir biçimde artar. Bu, paralel hesaplamanın geçerli bir seçenek üzere göründüğü sırf birkaç uygulama olduğu manasına geliyor.
Bunun sebebi, dijital bir bilgisayarın mimarisinde yatıyor. Birbiri gerisinde bir bilgi süreç adımını yürütmek için tasarlandı. Son senelerda bilgisayarların giderek artan bilgi süreç gücü, dijital bilgisayarların bu pürüze karşın giderek daha karmaşık problemleri çözebilmesini sağladı. tıpkı vakitte, dijital bilgisayarların daha da geliştirilmesi, daima olarak fizikî ve teknik sonlarla karşı karşıya kalıyor. bu biçimdece paralel hesaplamayı daha sıradan hale getirmek için, hesaplamaya yönelik başka araştırma yaklaşımları ilgi
kazanıyor.
Bu alanda gelecek vaat eden araştırma neticeleriyla büyük ilgi bakılırsan kuantum bilgisayarlarının gölgesinde, birfazlaca takım biyoloji alanındaki yaklaşımlarla da adımlarını atıyor.
Biyo-Bilgisayar Nedir?
Uluslararası araştırma projesi Bio- 4Comp, birkaç yıldır ağ tabanlı biyo bilgisayarlara el atıyor. Fikir şu: Biyolojik casuslar, matematiksel bir sorun temsil eden karmaşık bir nano- kanal ağı üzerinden bir seyahate gönderiliyor. sonrasındasında, casusun bir kavşakta hangi dönüşü yaptığına bağlı olarak, kümülatif sonuca bir sayı ekleniyor yahut eklenmiyor. Aracının ağ üzerinden izlediği yol, mümkün bir sonuca karşılık geliyor.
Avantajı, ağ üzerinden tıpkı anda biroldukca aracı gönderebilmeniz ve birebir anda tüm potansiyel yolları izleyebilmeleri. Bu niçinle, klasik bir dijital bilgisayar üzere birbiri gerisine bir tahlil yolunu düzgün bir biçimde hesaplamak yerine, ağ tabanlı biyo-bilgisayarın hesaplamaları paralel olarak yapması gerekiyor. Chemnitz’deki Fraunhofer Elektronik Nano Sistemler (ENAS) Enstitüsü’nden Dr. Danny Reuter, ağların üretimi ve teknolojilerin ölçeklenebilirliği üzerine araştırma çalışmalarından sorumlu.
Dr. Reuter, bir rock konserindeki kalabalık sörfü ile ağdaki süreçler içinde bir karşılaştırma yapıyor: “Motor proteinler, bizim durumumuzda hayvan hücrelerinde türetilen moleküller olan biyolojik casusları tıpkı müzik hayranlarının bir müzikçiyi seyirciler aracılığı ile taşıması üzere hareket ettirir.“ Yani burada grup, casusları ağ üzerinden taşımak için motor proteinlerin kinetic gücünü kullanıyor.
bir daha Fraunhofer ENAS’tan olan Reuter’in meslektaşı Thomas Blaudeck, gelecekte bir ağda temel araştırmadan uygulamalı araştırmaya geçmek için milyonlarca temsilciye sahip olmayı umuyor: “Her casus, kendi işlemcisidir. Nano ağda hareket etmek klâsik bir dijital bilgisayarın bilgi süreç suratından epeyce daha yavaş olduğundan, pratik uygulamalarda avantajlarımızdan yararlanabilmek için hayli sayıda aracıya muhtaçlığımız var.“
İşlemciler Olarak Virüsler
Bu avantajlar evvela paralellik ve güç verimliliği ile ilgili. Bunlar tam olarak dijital bilgisayarların zorluklarla karşılaştığı alanlar. Blaudeck, ağ tabanlı biyo- bilgisayarın potansiyel uygulamalarını prensip olarak, her seçimde mümkün kombinasyonların katlanarak artan karmaşıklığa sahip tüm misyonlarda görüyor. Blaudeck, “Biyolojik yaklaşımlarla sahip olduğumuz avantaj materyal. Zira muhakkak şartlar altında kendini çoğaltabilir.” diyor. Bio4Comp’ta takımlar, kendilerine ilişkin bir hayatı olmayan meyyit unsurlar ile çalışıyor.
aynı vakitte, casuslar olarak ağda hareket eden moleküller, örnek verecek olursak kesişmelerde bölünebilir ve bu biçimdece birebir anda iki hesaplama adımını gerçekleştirebilir. Birinci kısım kesişme tarafınca temsil edilen sayıyı ekler, ikinci kısım farklı bir yol alır ve sayıyı eklemez.
aynı vakitte, öteki araştırma projeleri aslına bakarsanız canlı casuslarla çalışıyor ve ağlar aracılığı ile virüs yahut bakteri gönderiyor. Burada, ortacılar işlemci sayısını artırmak için sıradançe çoğaltabilirler. Bu çoğaltma her şeydilk evvel en gerekli aksiyondur. Zira ağın girişinde bir cins “darboğaz” yaratılır. Orada, rastgele bir anda sadece sonlu sayıda aracı ağa girebilir. Lakin ağ daha da fazla dallanır ve her geçişte daha da büyür.
Pratik ile ilgili hesaplamalara nitekim müsaade veren ağlar, karmaşık bir sorunu temsil edebilmek için epeyce sayıda kesişme noktasına muhtaçlık duyar. Blaudeck bunu, “Ajan yoğunluğu, yani ünite vakit başına bir kanal kısmından gelen casus sayısı, çıkışa yanlışsız giderek küçülür. bu biçimde biyoloji bize bu sorunda yardımcı olur.” diyerek açıklıyor.
Süper Bilgisayarlar İçin Bir Tamamlayıcı
Birgün biyo-bilgisayarlar da güç verimliliğinde öne çıkabilir. Danny Reuter’a göre bu bilgisayarlar, birçok insanın masasının altında yer alan şahsi bilgisayarların yerini alamaz. “Bilgisayarlarımız, üstün bilgisayarları tamamlayacak biçimde tasarlanmıştı. Biyo-bilgisayarlar ile çözmek istediğimiz tüm sorunlar, muhteşem bilgisayarlar tarafınca da çözülebilir. Fakat bir gün daha süratli olmayı ve tıpkı hesaplamaları yapmak için epey daha az güç kullanmayı umuyoruz.” İki Fraunhofer araştırmacısına bakılırsa, üç ila dört büyüklük sırası-hesaplama başına daha az enerji- projelerinin emeli bu.
Ancak bu yolda, üstesinden gelinmesi gereken birkaç mahzur daha var. Reuter, “Şimdiye kadar yaklaşımın muteber bir dereceye kadar çalıştığını gösterebildik. Şu anda sonuçlarımız kuantum bilgisayarların üç yahut dört yıl evvel nerede olduğu ve hala üstün bilgisayarlar ile rekabet etmekten uzakta olduğu istikametinde.” diyor. Sorunun can alıcı noktası, Reuter ve Blaudeck’in Fraunhofer takımının ana odak noktası olan ölçeklendirme. Reuter, “Ağlarımızı büyütmeye ve daha fazla temsilci göndermeye devam edersek, ilgili bir sorun için gereksinimimiz olan alan fazlaca büyük oldurdu. Kusur oranı da çok yüksek olurdu.” diye belirtiyor. Bir daha sonraki inşaat alanının görüldüğü yer burası.
Örneğin kelamda etiketleme, bilgisayarların performansını artırmalı. Bu süreçte araştırmacılar, ağ üzerinden geçerken molekülleri işaretlerler, bu biçimdece sonrasındasında geçtikleri yeri daha âlâ okuyabilirler. Reuter, şu anda casusun ağ üzerinden geçerken hala bir mikroskopla görüntülendiğini bildiriyor. „Ancak casus geçtiğinde sinyal alan yahut ağda muhakkak bir noktada ona bir ölçü DNA ekleyen ve sonrasındasında hangi yolu izlediğini takip eden elektronik bileşenler üzerinde çalışıyoruz.”
Bu beraberinde bir daha sonraki adımda otomatikleştirilecek olan ağın çıkışında algılamayı da kolaylaştıracak.
hemen çabucak Bilhassa Sürdürülebilir Değil
Ayrıca projede değiştirilebilir kavşaklar eksik. Şimdiye kadar, bir nano ağ sadece tek bir matematik sorununu temsil ediyor. Thomas Blaudeck, ağ tabanlı bilgisayarın donanım ve yazılım içindeki hududu bulanıklaştırdığını açıklıyor: „Bizim durumumuzda, yazılım donanımda, kavşakların tam olarak düzenlenmesiyle temsil edilir.“ Her hesaplama için başka bir çip, araştırmacıların kabul ettiği bir şey, çabucak hemen bilhassa sürdürülebilir değil. tıpkı vakitte,evrensel olarak değiştirilebilir kesişimler uygulanabilirse çeşitli hesaplama sorunları tek bir çip ile temsil edilebilir ve hesaplanabilir.
bir fazlaca soru çözülememiş olsa da, Reuter ve Blaudeck optimist bir zihin çerçevesi ortasında. Nano kanalları üretmek için gerekli biyoteknoloji ve üretim teknolojileri halihazırda mevcut. Buradaki zorluk, hem bilimsel disiplinleri matematik ve bilgisayar bilimleri ile bir ortaya getirmek, tıpkı vakitte klasik mikroelektroniğe yabancı olan alt ögeleri geliştirmek.
Kare Kökleri Hesaplamak İçin DNA
Bu ortada, araştırma takımları biyolojideki başka uygulamalardan yararlanıyor. Bilgisayar bilimcisi ve moleküler biyolog Leonard Adleman, 1994 yılında, programlanabilir bir DNA ile deneyler gerçekleştirdi. ondan sonrasında bir test tüpünde birbirleriyle tepkiye girdiği DNA dizilerindeki girdi pahalarını temsil etti. Bununla, Adleman sıradan matematiksel hesaplamalar yapabildi.
2019 yılında öteki bir grup, bu biçimde bir DNA bilgisayarı ile karekök hesaplamayı başardı. Her bir DNA zincirine kendi floresan renk bedeli verildi. Deneyden daha sonra bu renk kıymetlerinin yeni kombinasyonları, çabucak sonrasında hesaplamanın kararına karşılık geldi.
Bu yaklaşımın avantajı, ağ tabanlı biyo-bilgisayarda olduğu üzere, devasa paralelleşme. DNA zincirleri, test tüpünde tüm kombinasyonlarda tıpkı anda birbirleriyle tepkiye giriyor.
Teoride, bilhassa optimizasyon sorunları için epey uygun. Bu sorunlarda her vakit birkaç uygulanabilir tahlil var. Fakat bunlardan biri en düzgün, en süratli ve en ekonomik olanı. En yeterli bilinen örnek, gezgin satıcı sorunu. Bir tüccar, hiç birini iki kere ziyaret etmeden bir listedeki tüm kentleri kapsamalı. Önüne çıkan sayısız seyahat notası seçeneği var, lakin kilometrelerden tasarruf etmek için doğal olarak en kısa rotayı kullanmak istiyor.
Değerlendirme biçimleri Mevcut Değil
DNA bilgisayarında, her kent kendi DNA zincirini alacaktı. Hepsi, bir “tımarhaneyi” kopyalayarak birbirine reaksiyon verecek, bu biçimdece birebir anda akla gelebilecek tüm yolları yaratacaktı. Sayısal bir bilgisayarın belli sayıda kent için bu hesaplamayı yapması yıllar alacaktır. Artık hedeflenen kimyasal tepkilerle daha uzun DNA modüllerini ortadan kaldırırsanız, teorik olarak hepsinden daha kısa yol kalır.
İşin püf noktası şu: Pratik olarak, reaksiydaha sonrasında sonuçları pahalandırmak için uygun metotlar yok. Bu prosedürlerin gelecekte geliştirilmesi ve o kadar pratik olması imkansız değil. DNA bilgisayarları, ilgili sorunları işleyebilecektir.
Philipps Marburg Üniversitesi’nde Biyotıp data bilimi profesörü olan Dominik Heider, bir daha de DNA tabanlı bilgisayarlar konusunda biraz kuşkucu: “Akademik bir bakış açısından, tüm bunlar pek enteresan. Lakin korkarım ki pratikte alakasız olmaya devam edecek.” Bunun niçininin pek sıradan olduğunu söylüyor; DNA bilgisayarlarının yapabildiği her şeyi, kuantum bilgisayarları da yapabilir. Heider, üstelik bunlarla baş etmenin epey daha kolay olduğunu söylüyor. “Video kasetler için VHS ve Betamax günlerinde olduğu üzere, iki yaklaşımdan yalnızca biri geçerli olacak ve bunun DNA bilgisayarları olacağından şüpheliyim.”
DNA’ya Çevrilen İkili Veriler
aynı vakitte, Heider hiç bir biçimde bilgisayar bilimi için DNA’dan vazgeçmek istemiyor. MOSLA Araştırma Projesi’nde, bilgileri DNA’da depolamak için bilgisayar bilimi, biyoloji, fizik ve kimyadan meslektaşları ile bir arada çalışıyor. Bunu yapmak için klasik dijital bilgisayarlardan gelen ikili bilgiler, yani uzun bir sıfırlar ve birler zinciri, A,C,G ve T harflerine çevrilir.
Bu harfler dört tabanı temsil eder. Bu harfler, her DNA’yı oluşturan dört baz manasına gelir. Bir canlının her genomu, bu dört bazın kişisel bir kombinasyonundan oluşur. Çeviri, laboratuvarda uzun müddet saklanabilen ve rastgele bir vakitte yine okunabilen gerçek DNA’ya kolaylıkla aktarılabilir. Dijital bir bilgisayar çabucak sonrasında DNA bilgilerini tekrar ikili koda çevirebilir ve belgeyi tekrar dijital olarak görüntüleyebilir.
aynı vakitte Heider, yolda hiç bir datanın kaybolmamasını sağlamak için, pratikte ardında pek fazla bilgisayar bilimi olduğunu söylüyor:”DNA’nın sentezi sırasında, kopyalama sırasında DNA depolamasında kusur kaynakları var. Depolama ve sıralama sırasında misyonumuz, bu yanlışları yakalayan düzeltme kodları geliştirmek.”
Herhangi bir depolamada olduğu üzere, depolama yoğunluğu ve maliyet içinde bir ödünleşim olduğunu söylemiş oldu: “Daha fazla data depolamak açıkça daha değerliye mal oluyor. bir daha, kodu sonsuz bir uzunlukta bir DNA modülüne sığdıramayız. Ferdi kısa kesimlere gereksinimimiz var, daha sonrasında da her vakit sıralamadan daha sonra modüllerin hakikat biçimde bir daha nasıl birleştirileceğine dair bilgilere.” Fakat bu meta bilgiler de depolama alanı kaplar.
Serin, Kuru ve Karanlık Bir Yerde Saklanmalı
Bu DNA depolama alanı hala epeyce kıymetli. Heider, ”Şimdiye kadar bu kadar büyük ölçülerde DNA üretmeye gerek yoktu.” diyor. Bu niçinle, pratikte DNA depolamanın kullanmasını uygun hale getirecek kadar ucuz bir müddetç hala mevcut değil. tıpkı vakitte Heider, on yıl ortasında kâfi araştırma ile her şeyin kökten farklı görünebileceğini umuyor.
Bazı uygulamalar için, DNA depolamanın eşsiz biroldukca avantajı var:”- Teknolojimiz evvela uzun vadeli arşivlemede kullanılacak. Tarihi dokümanlar, doğum kayıtları yahut artık değişmeyen uzun vadeli hava durumu dataları üzere datalar yalnızca DNA için harikadır.” Bir kere üretildiğinde depolama, buzdolabının çalışması haricinde neredeyse hiç güç gerektirmez. Bunun sebebi, DNA’nın saklanmasının kolay olması.” Heider bunu;” soğuk, kuru ve karanlık” olarak özetliyor. Kusur düzeltmesinin ferdi mutasyonları telafi etmesi gerekli.
Çoğu insan muhtemelen kendi tatil fotoğraflarını sabit disklerde, SSD’lerde yahut bulutta saklamaya devam edecek. tıpkı vakitte, DNA depolaması yakında kimsenin sistemli olarak erişmesi gerekmeyen fakat sırf acil durumlar için depolanan arşivlerdeki büyük ölçüde bilgi için, biyolojik alternatif olabilir.