ДНК-компьютер

Создание молекулярных компьютеров и биокомпьютеров

Во многих странах проводятся опыты по синтезу молекул на основе их стереохимического генетического кода, способных менять ориентацию и реагировать на воздействия током, светом и т.п. Например, ученые фирмы Hewlett-Packard и Калифорнийского университета (UCLA) доказали принципиальную возможность создания молекулярной памяти ЭВМ на основе молекул роксана (http://www.zdnet.ru/printreviews.asp?ID=89). Продолжаются работы по созданию логических схем, узлов и блоков. По оценкам ученых, подобный компьютер в 100 млрд раз будет экономичнее современных микропроцессоров.

вычислительные системы, использующие вычислительные возможности молекул (преимущественно, органических). Молекулярными компьютерами используется идея вычислительных возможностей расположения атомов в пространстве.

Под молекулярным компьютером обычно понимают такие системы, которые используют отдельные молекулы в качестве элементов вычислительного тракта. В частности, молекулярный компьютер может представлять логические электрические цепи, составленные из отдельных молекул; транзисторы, управляемые одной молекулой, и т.п.

Также молекулярным компьютером могут назвать ДНК-компьютер, вычисления в котором соответствуют различным реакциям между фрагментами ДНК. От классических компьютеров такие отличаются тем, что химические реакции происходят сразу между множеством молекул независимо друг от друга.

В 1994 году Леонард Адлеман, профессор университета Южной Калифорнии, продемонстрировал, что с помощью пробирки с ДНК можно весьма эффективно решать классическую комбинаторную «задачу о коммивояжере» (кратчайший маршрут обхода вершин графа). Классические компьютерные архитектуры требуют множества вычислений с опробованием каждого варианта.

Метод ДНК позволяет сразу сгенерировать все возможные варианты решений с помощью известных биохимических реакций. Затем возможно быстро отфильтровать именно ту молекулу-нить, в которой закодирован нужный ответ.

Проблемы, возникающие при этом:

Требуется чрезвычайно трудоёмкая серия реакций, проводимых под тщательным наблюдением.

Существует проблема масштабирования задачи.

Биокомпьютер Адлемана отыскивал оптимальный маршрут обхода для 7 вершин графа. Но чем больше вершин графа, тем больше биокомпьютеру требуется ДНК-материала.

Было подсчитано, что при масштабировании методики Адлемана для решения задачи обхода не 7 пунктов, а около 200, масса количества ДНК, необходимого для представления всех возможных решений превысит массу нашей планеты.

Дата добавления: 2014-01-07