|
|
|
|
| В начало | Страницы: | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 >>> | В конец |
| Ноябрь 2000 года | Да,
читать ДНК это конечно хорошо и необходимо, но есть ещё одна возможность
их применения. Всем известь, что для создания компьютера а-ля MATRIX требуются
огромные мощности и почти безграничные ресурсы для хранения ОГРОМНОГО
ОБЪЁМА ДАННЫХ о виртуальном мире, где-то 10 в 10 степени терабайт (1 Тб
= 1024 гигабайт). Это цифра просто заоблачная (на момент написания данной
статьи :-) ). Сейчас только-только появляются дисковые массивы общим объёмом
несколько тысяч терабайт, а тут 1 и десять нулей таких вот терабайт информации
нужно хранить и иметь скорость доступа сравнимую со скоростью света (ну
может на 1 порядок меньше, но не более того). Огромная скорость, сейчас
не недостижимая даже с применением сверх оптики в волоконно-оптических
системах). Миллиарды терабайт должны передаваться по таким каналам из
одной ячейки памяти системы в другую за наносекунды. Обрабатываться триллионы
терабайт за доли секунды. И всё это должно быть синхронизировано и работать
без сбоев. Такие системы, если смотреть на самые современные компьютеры
и системы производства и развития технологии, представляются нам крайне
недоступными даже через сотни лет и даже при переходе на новый качественный
уровень нанотехнологий и созданием параллельных наносистем со сверх проводимостью!!!
Так, где же выход. Как же создать такой мольный компьютер. А я скажу вам
как, и не просто создать, а очень просто и дёшево создать. Его надо вырастить
в прямом смысле слова, вырастить как живой организм, состоящий из живых
клеток. Создать нечто наподобие мозга, только узко специализированного
и работающего по чёткой схеме и определённому алгоритму. Вся фишка, описанная
в №29-30 августовского выпуска газеты PC WEEK/RE За 1999 г., состоит в
том, что механизм, реализованный внутри ДНК, чётко и быстро выполняет
все свои очень многочисленный и сложные функции, а по своим алгоритмам
реализации выполнения этой работы очень сильно напоминает принципы работы
современных сверхмощных компьютеров. Просто сама ДНК представляет собой
компьютер со своими, если так можно выразиться, процессорами, шинами и
портами данных, ячейками памяти, буферами, кэшами и прерываниями таймера.
Хоть и реализовано это всё несколько необычным образом, но явно прослеживается
аналогия с устройством и принципами работы сверхмощных компьютерных систем.
Я не хочу сейчас впадать биологию и генную инженерию и описывать все принципы,
реализованные в ДНК. Вы сможете прочесть это в статье этого журнала или
поискать электронную версию на сайте www.zdnet.com/pcweek/stories/news/
или www.pcweek.ru Так же попробовать
связаться с автором (Влад Борисов) по электронной почте vladik@pcweek.ru.
Но принцы функционирования следующий. Фундаментом всей системы хранения
биологической информации, а стало быть и ДНК-компьютеров, является способность
атомов водорода, входящих в азотистые соединения адеин (A), тимин (T),
цитозин (C) и гуанин (G), при определенных условиях притягиваться друг
к другу, образуя нехимичиски (не валентно) связанные пары. С другой стороны
эти вещества могут валентно связываться комбинациями молекул сахара и
фосфата, образуя нуклеины, которые образую полимеры длинной в десятки
миллионов оснований. В этих супермолекулах фосфат и сахар (дезоксирибоза)
чередуются в цепочке в определённой последовательности поддерживаю структуру,
а азотистые основания кодируют информацию. Каждой молекуле ДНК соответствует
ещё одна - так называемое ДОПОЛНЕНИЕ Ватсона-Крика. Она имеет противоположную
направленность и получается путём замены оснований A, T, C, G на парные
к ним. В результате притяжения адеина к тимину и цитозина к гуанину получается
знаменитая двойная спираль. Всё это представляет собой реализацию машины
Тьюринга, которая была придумана в 30_ых годах 20_ого века, состоит из
двух лент и программируемого пульта управления. Считывает данные с одной
ленты, обрабатывает их по некоторому алгоритму и записывает их на другую
ленту. Тот же механизм реализован и в ДНК. Теоретически, запрограммировав
пульт, можно заставить эту машину делать что угодно - играть в шашки,
строить прогноз экономического развития Зимбабве до 3071 года или подсчитывать
декалитры выпитой водки. В Одним из этапов реализации этой машины является
транспортировка данных. Этим занимаются рибонуклеиновые кислоты РНК, синтезируемые
энзимом транскриптазой. Которая считывает данные из ДНК (являясь её автономной
частью) и синтезирует на их основе РНК. Другой энзим - обратная транскриптаза
транслирует РНК в другое ДНК. В процессе считывания данных из ДНК в РНК
(трансляции) получается так называемая "РНК с сообщением", передаваемая
на вход рибосомы (синтезатора белков из аминокислот) - ещё одного аналога
машины Тьюринга. Белок в рибосоме играет роль выходной ленты. Информация
в белке кодируется этими аминокислотами, состоящими из трёх оснований
и различающихся по "биркам" или "транспортным РНК",
также состоящими из трёх оснований. Необходимость трансляции объясняется
тем, что читать напрямую из ДНК информацию опасно, так как есть вероятность
повредить эту молекулу при очень частом повторении этой операции. Вся
идея синтеза РНК из ДНК - это классическая система кэширования. Всё, пока хватит биологии и генетики, мы уже разобрали в механизме реализации процессов в ДНК, осталось только внести коррективы в алгоритмы работы и перепрограммировать управляющую алгоритмическую коробку, работающую с конвейерами. И давая на вход определённые данные мы будет очень быстро получать на выходе обработанные и правильные результаты. Так же мы можем хранить огромные объёмы информации в цепочках полимеров ДНК, быстро полу получать из них данные и там же на месте их обрабатывать. Полная реализация компьютерной системы. Очень маленькой и сверхмощной. |
| Нобрь 2000 года | Давайте теперь поговорим о перспективах
био-ДНК-компьютерах. Главное преимущество, которое даёт ДНК-компьютер,
- это беспрецедентная параллельность вычислений. Производительность отдельной
ДНК, оценивающаяся в 0.001 операций в секунду, выглядит до безобразия
жалкой по сравнению с производительностью обычных ПК, где в секунду свершается
несколько миллионов операций, но общая производительность молекул, содержащихся
в литре раствора, окажется свыше 10 в 14 степени операций в секунду, самые
мощные на сегодня компьютеры имеют скорость порядка 10 в 12 степени операций
в секунду, но это длиннющие ряды огромных шкафов с сотнями тысяч сверхпроизводительных
процессоров - компьютерные кластеры, а молекулярный компьютер теоретически
можно разместить на столе. При этом ДНК-память обеспечит хранение данных
с плотностью до 1бит/(нм в кубе), в то время, как современные магнитные
ленты работают с плотностями чуть более 10 в -12 степени бит/(нм в кубе).
А ДНК компьютер будет совершать 2*(10 в 19 степени) необратимых операций
на Джоуль израсходованной энергии, вплотную приближаясь к теоретическому
порогу в 2.4*(10 в 20 степени) операций/Дж, диктуемому соображениями термодинамики.
Кремниевые системы расходуют на одну операцию в 10 в 9 степени раз больше
энергии. Но жизнь не была бы столь сложной, если бы такие красивые идеи
легко реализовались на практике. Создать готовый биокомпьютер пока никому
не удалось. Было много теоретических построений (типа вскрытия DES), но
реально проведено лишь несколько экспериментов, в которых решались относительно
простые (относительно современной вычислительной техники) задачи. Но они
уже показали существенное превосходство биокомпьютеров над кремниевыми
при множественных параллельных вычислениях и применении НДМТ алгоритмов.
Можно выделить несколько проблем, с которыми столкнулись учёные, пытаясь
построить биокомпьютер. Основная - это сложность и трудоёмкость всех совершаемых
операций. По идее, их можно автоматизировать, но это пока сделано лишь
частично. Например, остра проблема считывания результата - современные
способы секвенсирования далеки от совершенства: скажем нельзя за один
раз секвенсировать цепочки длинной хотя бы в несколько тысяч оснований.
Кроме того, это весьма дорогостоящая операция. Надеемся, что со временем
это будет восприниматься как насмешка над прошлым. Вторая проблема - ошибки
в вычислениях. Для биологов точность в 1%(!) при синтезе и секвенсировании
оснований считается очень хорошей! Для вычислений же она абсолютно неприемлема.
На других этапах - при PCR-усилении, разрезании ДНК энзимами - так же
не исключено появление ошибок. Решения задачи могут теряться во время
операции битовой выемки (молекулы просто прилипают к стенкам сосудов),
нет гарантии, что не возникнут точечные мутации в ДНК, и т.д. Вот это
проблема так проблема! Тут нужны огромные финансы на исследования в этой
области, чтобы разработать способы уменьшения числа ошибок и сведения
их к числу близкому к нулю на каждую секунду. Число ошибок экспоненциально
растёт с числом шагов алгоритма, и весьма возможно, что в конце эксперимента
получится раствор, нисколько не похожий на тот, что должен содержать решение.
Проблеме ошибок учёные уделяют очень большое внимание. Например, Липтон
и его коллеги показали, как за счёт некоторого увеличения времени работы
и объёма используемого материала можно изменить вычислительный цикл, чтобы
вероятность ошибок была минимальной (но ещё не приемлемой :-( ). Другие
группы предлагают использовать не трёхмерные, а двухмерные ДНК-структуры,
где олигонуклиотиды прикрепляются к стеклянной подложке. Кроме того, био-ДНК-компьютер
отличается ещё одним неприятным свойством: составляющие его ДНК имеют
тенденцию распадаться со временем. Иначе говоря, результаты тают на глазах!
Для борьбы с этим явлением некоторые авторы предлагают использовать специальные
белковые взвеси, в которые и помещать ДНК. Также в некоторых работах оспаривается
сама возможность масштабирования всей системы уровня, пригодного для решения
действительно сложных задач. Все эти примеры показывают, насколько биокомпьютер пока далёк от понятия "практически полезная вещь". Стремительное развитие технологий может существенно изменить ситуацию, но насколько верен базовый подход? Время покажет! Создание матрицы будет очень сильно затруднено, если не применять такие биокомпьютеры с параллельным вычислением на качественно новом уровне. Сейчас подход состоит в моделировании алгоритмов на макроуровне такими операциями, как сливание и разливание сосудов. Возможно всё же более перспективным было бы создание наномашины, похожей на природные энзимы, но формирующей результат по другим законам. Скажем, можно вообразить энзим, который на базе существующей ДНК, содержащей ключ DES, синтезирует другую, но уже шифрующую сообщение. Это безумно сложно (пока), но (по мнению автора статьи в журнале PCWEEK/RE, под влиянием которой я и пишу этот текст) это именно то, к чему рано или поздно придёт нанотехнология. Вполне вероятно, что от макроопераций не удастся избавиться навсегда, но их число будет многократно уменьшено (если конечно не будет придумано других способов оперирования с ДНК, что может быть весьма вероятным). В общем, станет ли биокомпьютер реалию или не выдержит конкуренции с другими нарождающиеся технологиями (например, квантовыми вычислениями - я об это ещё поговорю как-нибудь), пока не ясно, но столкновение новых перспективных технологий неизбежно, а кремниевые системы скоро уже начнут сдавать свои позиции. Кто выиграет - покажет время и то, кого будут больше финансировать. Но сама идея био-ДНК-компьютеров очень красива, как и всё то, что придумала природа безо всякого нашего участия и что достойно искреннего восхищения. Я искренне благодарю автора статьи из журнала PCWEEK/RE №29-30 от 17 августа 1999 года Владислава Борисова (vladik@pcweek.ru) за тот материал, который он изложил в своей статье про ДНК компьютеры. И теперь хочу предъявить вам пару ссылок, где вы можете поискать подробности и дополнения: http://www.geocities.com/ResearchTriangle/Lab/5831/dnaftp.html http://design.alfred.edu/DNAcomputing http://www.ornl.gov/hgmis/publicat/primer/intro.html ftp://hope.cal-tech.edu/pub/roweis/DIMACS/stickers.ps |
| В начало | Страницы: | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 >>> | В конец |
Внимание, самые последние рассуждения находятся на страницах с самыми высокими номерами. По умолчанию показывается страница начала последнего обновления с самой свежей информацией.
