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科学家研发出DNA计算机:未来程序员拿试管写代码?

| 2019-05-15 阅读 11

  未来程序员拿试管“写”代码?

  如今,无论在生活还是在工作中,我们都离不开计算机的帮忙。然而,随着大数据时代的到来,目前电子计算的并行运算速度和存储能力面临发展瓶颈,科学家开始寻找新的计算媒介。

  近日,加州理工学院的科学家研发出可广泛编程的DNA计算机,其有望完成多重计算任务,相关成果刊登在《自然》杂志上。

  那么,DNA计算机的原理是什么?与传统的电子计算机相比它有哪些优势?科技日报记者带着这些问题,采访了相关专家。

  电子芯片发展遭遇物理极限

  在介绍“大神”DNA计算机前,我们要先讲讲它的“前辈”——电子计算机。

  别看电子计算机能为我们解决很多难题,但对于一些难度较大的数学问题,它也束手无策。例如,哈密尔敦路径问题,即假定存在多座城市,计算机要规划出一条经每座城市且不重复的最短路线。当城市数量少时,电子计算机或许能在短时间内给出答案,但当城市数量多至100个时,电子计算机就会“忙不过来”,要找出这条路线或许需要数百年。

  在生活中,我们或许很少会遇到这类“烧脑”难题,但在大数据时代,由于数据存储量的激增,大体量计算任务也会随之增多。

  “如今,传统电子计算机的算力逐渐接近‘天花板’,未来可能无法满足巨大的计算需求。” 厦门大学信息科学与技术学院教授刘向荣介绍道,为了提高计算机的运算速度,其内部电路的集成度会越来越高,芯片上的晶体管也会愈发密集。目前管道之间的距离约为10纳米,该距离一旦小于1纳米,就会出现问题。比如,电子在运动过程中将穿过晶体管壁,“乱成一锅粥”,无法再形成稳定有序的电路,致使计算无法正常进行。

  “按照摩尔定律的说法,集成电路上可容纳的元器件的数目每隔约18到24个月便会增加一倍。”刘向荣说。

  不过随着芯片技术的不断发展,摩尔定律也逐渐遇到了物理法则的限制。目前,晶体管的体积已达到纳米级别,继续缩小的可能性正在变小,摩尔定律所预言的发展轨迹似乎已再难延续。

  于是,部分科学家开始寻找能力更强大的、可突破目前电子计算机瓶颈的下一代计算机。

  利用生化反应在液体里进行计算

  科学家将目光投向了生物领域,在那里寻找“后补选手”。

  1994年,图灵奖获得者、美国科学家阿德拉曼提出基于生物化学反应机理的DNA计算模型,推开了DNA计算的大门。

  DNA,即脱氧核糖核酸,是具有双螺旋结构的有机化合物。那么,染色体中的DNA是怎么完成计算任务的?

  “DNA计算是以DNA和相关生物酶为基本材料,利用某些生化反应进行计算的一种新型的分子生物计算方法。”北京大学信息科学技术学院副研究员张成在接受科技日报记者采访时表示,它主要是利用DNA分子特有的双螺旋结构和碱基互补配对原则进行计算。

  其具体的计算步骤为,首先工作人员对待解决的问题进行编码,即将运算对象编码成DNA分子链(单链或双链);其次是将编码后的DNA分子链混入生物酶溶液中,生成各种数据池;然后在生物酶的作用下,按照一定规则将解决问题的过程映射成DNA分子链的可控生化反应的过程;最后,利用分子生物技术,如聚合酶链式反应等,得到最终的运算结果。

  “与电子计算的操作不同,DNA计算属于‘湿实验’,即大部分运算都在液体里进行。”张成告诉科技日报记者,在DNA计算环境下,要想读取数据,可不像电子计算机这么方便,看一眼电子屏幕就成了,而是需要通过凝胶电泳、荧光成像、原子力显微镜、透射电镜等生物分子检测技术获得计算结果。

  存储力和算力远超传统方式

  张成介绍道,DNA计算的最大优势在于其高并行性,即DNA的每条单链都可被看成是一台计算设备,其内部海量的链条则可被看成一个“机房”,这就相当于成百上千台计算机在同时进行运算。

  这种高并行性极大地提升了运算速度。举例来说,若想从亿万人中找出一个手拿钉子的人,传统的电子计算机往往要一个一个筛,直到检索出目标;而DNA计算模式,则可并行对1018个人同时进行检测,其计算速度相当可观。“高并行性让DNA计算具备了进行大规模计算的能力,可用于专用计算。”刘向荣表示。

  北京大学信息科学技术学院教授许进曾撰文表示,一台DNA计算机在一周的运算量或相当于所有电子计算机问世以来的总运算量。

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