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डीएनए कम्प्यूटिंग क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह इतना बड़ा सौदा क्यों है

डीएनए कम्प्यूटिंग क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह इतना बड़ा सौदा क्यों है


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पिछले एक दशक से, इंजीनियर अधिक शक्तिशाली कंप्यूटरों की खोज में भौतिकी की कठोर वास्तविकता के खिलाफ आए हैं: ट्रांजिस्टर, ऑन-ऑफ स्विच जो कि कंप्यूटर प्रोसेसर को शक्ति देते हैं, उन्हें वर्तमान में किसी भी छोटे से छोटा नहीं बनाया जा सकता है। सिलिकॉन चिप से परे, वर्तमान में डीएनए का उपयोग करके एक सहज विकल्प विकसित किया जा रहा है, जो उसी प्रकार की जटिल गणना करता है जो सिलिकॉन ट्रांजिस्टर अब करते हैं। लेकिन डीएनए कंप्यूटिंग क्या है, डीएनए कंप्यूटिंग कैसे काम करती है, और यह इतनी बड़ी बात क्यों है?

ट्रांजिस्टर से परे

ट्रांजिस्टर के साथ मुद्दा यह है कि अब वे आकार में कुछ नैनोमीटर के पैमाने पर मौजूद हैं - केवल कुछ सिलिकॉन परमाणु मोटे होते हैं। वे व्यावहारिक रूप से अब किसी भी छोटे से नहीं बनाया जा सकता है।

यदि वे किसी भी छोटे हो जाते हैं, तो ट्रांजिस्टर के माध्यम से बहने वाली विद्युत धारा आसानी से पास के अन्य घटकों में लीक हो जाती है या गर्मी के कारण ट्रांजिस्टर को ख़राब कर देती है, जिससे यह बेकार हो जाता है। ट्रांजिस्टर का काम करने के लिए आपको न्यूनतम संख्या में परमाणुओं की आवश्यकता होती है और हम कार्यात्मक रूप से उस सीमा तक पहुंच गए हैं।

इंजीनियरों ने इस समस्या के लिए कुछ काम के आसपास मल्टीकोर और मल्टीप्रोसेसिंग सिस्टम का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल पावर बढ़ाने के लिए बिना ट्रांसिस्टर को सिकोड़ने के लिए पाया है, लेकिन यह भी प्रोग्रामिंग चुनौतियों और बिजली की आवश्यकताओं के संदर्भ में व्यापार की स्थिति के साथ आता है, इसलिए एक और समाधान की आवश्यकता है हम भविष्य में और अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर देखने की उम्मीद करते हैं।

इसके अलावा: सहकारी कम्प्यूटिंग: अधिक से अधिक वैज्ञानिक ज्ञान

जबकि क्वांटम कंप्यूटिंग में हाल ही में बहुत अधिक प्रेस हो रहा है, डीएनए कंप्यूटिंग क्वांटम कंप्यूटिंग की तुलना में सिर्फ - या इससे भी अधिक शक्तिशाली हो सकती है और यह क्वांटम कंप्यूटिंग के कई स्थिरता अवरोधों के रूप में नहीं चलती है। इसके अलावा, हम जानते हैं कि यह काम करता है; हम स्वयं डेटा संग्रहण और डीएनए कंप्यूटिंग की कम्प्यूटेशनल शक्ति के उदाहरण जी रहे हैं।

डीएनए कंप्यूटिंग के लिए चुनौती यह है कि शास्त्रीय कंप्यूटिंग की तुलना में, यह धीमी गति से होता है। विकास में डीएनए के जटिल अनुक्रम को विकसित करने के लिए सैकड़ों लाखों वर्षों का समय है जो हमारे प्रत्येक सेल के अंदर मौजूद है ताकि डीएनए का उपयोग भूगर्भीय समय के अनुसार काम करने के लिए किया जाए, न कि आधुनिक शास्त्रीय प्रोसेसर के कई गीगाहर्ट्ज़।

तो फिर डीएनए कंप्यूटिंग कैसे काम करती है और अगर यह इतनी धीमी है तो हम इसका पीछा क्यों कर रहे हैं?

डीएनए कम्प्यूटिंग क्या है, यह कैसे काम करता है और यह इतना बड़ा सौदा क्यों है?

यह समझने के लिए कि डीएनए कंप्यूटिंग क्या है, यह कैसे काम करता है और डीएनए कंप्यूटिंग इतनी बड़ी बात क्यों है, सबसे पहले हमें इसके बारे में सोचना बंद करना होगा क्योंकि हमारे रोजमर्रा के शास्त्रीय कंप्यूटर उपयोग के लिए यह किसी तरह का प्रतिस्थापन है; यदि ऐसा संभव होता तो हम जल्द ही किसी भी समय डीएनए कंप्यूटर पर गेम नहीं खेल सकते। सिलिकॉन चिप्स हमारे साथ बहुत लंबे समय तक रहेगा।

डीएनए कंप्यूटिंग वह है जो हम एक शास्त्रीय कंप्यूटर को हल करने के दायरे से परे समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग करेंगे, उसी तरह क्वांटम कंप्यूटिंग क्षणों में आरएसए एन्क्रिप्शन को तोड़ सकता है जबकि इसे करने के लिए एक शास्त्रीय कंप्यूटर को हजारों साल लग सकते हैं।

डीएनए कंप्यूटिंग पहली बार 1994 में दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिक लियोनार्ड एडलमैन द्वारा वर्णित किया गया था। डीएनए की संरचना को पढ़ने के बाद, उन्हें जर्नल में एक पेपर लिखने के लिए प्रेरित किया गया विज्ञान यह दिखाते हुए कि आप डीएनए को एक कुख्यात गणितीय और कंप्यूटर विज्ञान समस्या के लिए कैसे उपयोग कर सकते हैं, जिसे निर्देशित हैमिल्टन पथ समस्या के रूप में जाना जाता है, जिसे आमतौर पर "ट्रैवलिंग सेल्समैन" समस्या कहा जाता है (हालांकि हैमिल्टन पथ समस्या यात्रा सेल्समैन की समस्या का थोड़ा अलग संस्करण है, हमारी वेबसाइट के लिए) अनिवार्य रूप से विनिमेय हैं)।

यात्रा विक्रेता समस्या क्या है?

जैसा कि ट्रैवलिंग सेल्समैन की समस्या इसे परिभाषित करती है, एक कंपनी के पास एक सेल्समैन होता है जो उसे अवश्य जाना चाहिए एन कॉल करने वाले शहरों की संख्या और केवल एक बार प्रत्येक शहर का दौरा कर सकते हैं। विज़िट किए गए शहरों का कौन सा अनुक्रम सबसे छोटा, और इसलिए सबसे सस्ता, पथ प्रदान करता है?

कब एन 5 के बराबर है, समस्या को कागज के एक टुकड़े पर हाथ से काम किया जा सकता है और एक शास्त्रीय कंप्यूटर हर संभव पथ का अपेक्षाकृत तेज़ी से परीक्षण कर सकता है। पर क्या अगर एन 20 के बराबर है? 20 शहरों के माध्यम से सबसे छोटा रास्ता खोजना बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन हो जाता है और इसका उत्तर खोजने के लिए एक शास्त्रीय कंप्यूटर का तेजी से अधिक समय लगेगा।

500 शहरों के बीच सबसे छोटा रास्ता खोजने की कोशिश करें और यह ब्रह्मांड के पूरे जीवनकाल की तुलना में सबसे लंबे समय तक एक शास्त्रीय कंप्यूटर का रास्ता लेगा, क्योंकि यह सत्यापित करने का एकमात्र तरीका है कि हमने यह पाया है कि सबसे छोटा रास्ता शहरों के प्रत्येक एकल क्रम की जांच करना है। । कुछ एल्गोरिदम में गतिशील कंप्यूटिंग का उपयोग होता है जो सैद्धांतिक रूप से आवश्यक चेक की संख्या को कम कर सकता है (और वास्तविक हैमिल्टन पथ की समस्या को ग्राफ में प्रत्येक नोड की जांच करने की आवश्यकता नहीं है), लेकिन हो सकता है कि शीर्ष से कुछ मिलियन वर्ष पहले दाढ़ी हो; समस्या अभी भी सभी होगी लेकिन शास्त्रीय कंप्यूटर पर कम्प्यूटेशनल रूप से असंभव है।

कैसे डीएनए कम्प्यूटिंग इस समस्या को हल करता है

Adleman [PDF] प्रदर्शित करने में सक्षम था कि डीएनए को इस तरह से इकट्ठा किया जा सकता है कि एक ही समय में यात्रा करने वाले सेल्समैन की समस्या के सभी संभावित रास्तों को एनकोड करने के लिए डीएनए ब्लॉक्स से भरी एक टेस्ट ट्यूब खुद को इकट्ठा कर सके।

डीएनए में, आनुवंशिक कोडिंग को चार अलग-अलग अणुओं द्वारा दर्शाया जाता है, जिन्हें ए, टी, सी और जी कहा जाता है। ये चार "बिट्स", जब एक साथ जंजीर होते हैं, तो डेटा की एक अविश्वसनीय मात्रा पकड़ सकते हैं। आखिरकार, मानव जीनोम को किसी ऐसी चीज में एनकोड किया जाता है, जिसे एक कोशिका के एकल नाभिक में पैक किया जा सकता है।

इन चार अणुओं को एक परखनली में मिला कर, अणुओं को स्वाभाविक रूप से खुद को डीएनए के स्ट्रैंड में इकट्ठा किया। यदि इन अणुओं के कुछ संयोजन एक शहर और एक उड़ान पथ का प्रतिनिधित्व करते हैं, तो डीएनए के प्रत्येक स्ट्रैंड विक्रेता के लिए एक अलग उड़ान पथ का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, सभी की गणना एक ही बार में समानांतर में खुद को इकट्ठा करने वाले डीएनए स्ट्रैंड के संश्लेषण में की जाती है।

तब, यह केवल लंबे रास्तों को छानने की बात होगी जब तक कि आपके पास केवल सबसे छोटा रास्ता शेष न हो। अपने पेपर में, उन्होंने दिखाया कि 7 शहरों के साथ यह कैसे किया जा सकता है और समस्या का समाधान डीएनए स्ट्रैंड के संश्लेषित होते ही एन्कोड हो जाएगा।

इस उत्पन्न उत्तेजना का कारण यह था कि डीएनए संरचनाएं सस्ती हैं, अपेक्षाकृत उत्पादन करने में आसान हैं, और स्केलेबल हैं। इस बात की कोई सीमा नहीं है कि डीएनए कंप्यूटिंग सैद्धांतिक रूप से हो सकती है क्योंकि इसकी शक्ति समीकरण में आपके द्वारा जोड़े गए अणुओं से अधिक बढ़ जाती है और सिलिकॉन ट्रांजिस्टर के विपरीत जो एक समय में एक ही तार्किक ऑपरेशन कर सकता है, ये डीएनए संरचनाएं सैद्धांतिक रूप से कई गणनाओं के रूप में प्रदर्शन कर सकती हैं। एक समस्या को हल करने के लिए एक समय की जरूरत है और इसे एक ही बार में करें।

समस्या हालांकि, गति है। भले ही परीक्षण ट्यूब में अपने डीएनए स्ट्रैंड्स में एन्डेलमैन के एडलमैन के समाधान के लिए उसके डीएनए स्ट्रैंड्स में एनकोड करने में कुछ क्षण लगे, लेकिन खराब समाधानों को छानने में कई दिनों का समय लगा।उपरांत इस एकल संगणना के लिए सावधानीपूर्वक तैयारी।

फिर भी, अवधारणा एक ध्वनि थी और भंडारण क्षमता और कम्प्यूटेशनल गति में अविश्वसनीय लाभ के लिए क्षमता स्पष्ट थी। इसने दो दशकों के शोध को एक वास्तविकता बनाने के लिए व्यावहारिक डीएनए कंप्यूटिंग को मार दिया।

डीएनए कम्प्यूटिंग के फायदे क्या हैं?

जैसा कि एडलमैन के कागज के साथ प्रदर्शित किया गया है, शास्त्रीय कंप्यूटिंग पर डीएनए कंप्यूटिंग का एक बड़ा फायदा है - और यहां तक ​​कि एक हद तक क्वांटम कंप्यूटिंग - यह समानांतर में अनगिनत गणना कर सकता है। समानांतर कंप्यूटिंग का यह विचार नया नहीं है और दशकों से शास्त्रीय कंप्यूटिंग में नकल किया गया है।

जब आप एक ही समय में एक कंप्यूटर पर दो एप्लिकेशन चलाते हैं, तो वे वास्तव में समवर्ती रूप से नहीं चल रहे हैं; किसी भी समय, केवल एक निर्देश किया जा रहा है। इसलिए यदि आप ब्राउज़र का उपयोग करके ऑनलाइन संगीत और खरीदारी सुन रहे हैं, तो कंप्यूटर वास्तव में समवर्ती स्विचिंग की उपस्थिति देने के लिए संदर्भ स्विचिंग नामक चीज़ का उपयोग कर रहा है।

यह एक प्रोग्राम के लिए एक निर्देश चलाता है, इंस्ट्रक्शन के बाद उस प्रोग्राम की स्थिति को बचाता है और प्रोग्राम को सक्रिय मेमोरी से हटा देता है। यह फिर दूसरे प्रोग्राम के पहले से सहेजे गए राज्य को लोड करता है, अपना अगला निर्देश चलाता है, अपनी नई स्थिति को बचाता है, और फिर इसे सक्रिय मेमोरी से अनलोड करता है। इसके बाद वह अपने अगले निर्देश को पूरा करने के लिए पहले कार्यक्रम को फिर से लोड करता है।

विभिन्न कार्यक्रमों के दौरान लाखों वृद्धिशील चरणों को एक सेकंड में बनाकर, संगामिति की उपस्थिति प्राप्त की जाती है, लेकिन वास्तव में समानांतर में कुछ भी नहीं चलाया जा रहा है। डीएनए कंप्यूटिंग वास्तव में एक ही समय में इन लाखों ऑपरेशनों को अंजाम दे सकती है।

10 ट्रिलियन से अधिक डीएनए अणुओं को एक घन सेंटीमीटर में निचोड़ा जा सकता है। सामग्री का यह घन सेंटीमीटर सैद्धांतिक रूप से एक बार में 10 ट्रिलियन गणना कर सकता है और 10 टेराबाइट्स डेटा को धारण कर सकता है। कई मायनों में, क्वांटम कंप्यूटिंग को प्राप्त करने के लिए बहुत सारी सांस लेने वाली लेकिन गलत प्रेस है है डीएनए कंप्यूटिंग के साथ वास्तव में संभव है।

तब डीएनए कंप्यूटिंग को क्वांटम कंप्यूटिंग के पूरक के रूप में सबसे अच्छा माना जाता है, ताकि जब एक साथ जोड़ा और एक सिंगलटन-शैली प्रबंधक के रूप में अभिनय करने वाले शास्त्रीय कंप्यूटर द्वारा संचालित किया जाए, तो कम्प्यूटेशनल शक्ति में नाटकीय रूप से वृद्धि होती है जिसे लोग भविष्य में देखने की उम्मीद कर रहे हैं वास्तव में वास्तविक रूप से संभव हो जाते हैं।

डीएनए कंप्यूटर को आने में कितना समय लगेगा

हम 1994 के बाद से एक लंबा सफर तय कर चुके हैं। एडेलमैन ने अपना पेपर प्रकाशित करने के कुछ समय बाद, शोधकर्ताओं ने डीएनए के बाहर लॉजिक गेट का निर्माण करने में सक्षम थे- व्यक्तिगत ट्रांजिस्टर से निर्मित सर्किट के कुछ हिस्सों को विद्युत प्रवाह से बाहर जटिल सच्चे-झूठे तार्किक समीकरण बना सकते हैं। ।

बस इसी महीने, डेविस और कैलटेक में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने डीएनए अणुओं को संश्लेषित किया है जो छह-बिट इनपुट का उपयोग करके अनिवार्य रूप से अपना कार्यक्रम चलाकर संरचनाओं में आत्म-इकट्ठा कर सकते हैं।

Microsoft के पास डीएनए कंप्यूटिंग के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा भी है जो बायो-प्रोसेसर की तकनीक को इस बिंदु पर ले जाने पर डीएनए कंप्यूटिंग को व्यावहारिक बनाने में मदद कर सकती है कि यह अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम चला सके। वास्तव में, Microsoft 2020 तक अपनी क्लाउड सेवाओं के लिए डीएनए कंप्यूटिंग शुरू करने और अपनी क्लाउड सेवाओं में एकीकृत करने के लिए डीएनए डेटा स्टोरेज को सक्रिय रूप से विकसित करने की योजना बना रहा है।

संभावना है कि क्वांटम कंप्यूटिंग में अग्रिमों की तुलना में इन अग्रिमों को बहुत जल्दी महसूस किया जाएगा। क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए परिष्कृत मशीनरी, सुपरकंडक्टर्स और बेहद ठंडी स्थितियों की आवश्यकता होती है ताकि किसी भी वास्तव में उपयोगी कम्प्यूटेशनल कार्यों को करने के लिए पर्याप्त मात्रा में स्थिर रखा जा सके, और जब तक हम एक ऐसी सामग्री विकसित नहीं करते हैं जो कमरे के तापमान पर सुपरकंडक्टर के रूप में कार्य कर सकते हैं, वे अपना रास्ता नहीं बना रहे होंगे हमारे कंप्यूटर कभी भी जल्द ही।

डीएनए कंप्यूटिंग, इस बीच, डीएनए का उपयोग करता है कि हम CRISPR के माध्यम से डीएनए स्ट्रैंड के एक जीन को बदलने के बिंदु पर हेरफेर करने में विशेषज्ञ बन गए हैं। डीएनए अणुओं को संश्लेषित करने के लिए आवश्यक सामग्री सस्ते और आसानी से उपलब्ध हैं और कमरे के तापमान पर और उसके बाहर स्थिर रहते हैं। डीएनए संगणना संभावित रूप से दिए गए डीएनए के पुनर्जीवन को प्राप्त करने में सक्षम है और जैविक समानता कंप्यूटिंग के भविष्य की दिशा में एक आवश्यक कदम है।


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