सार:
आयरलैंड में मेनुथ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नए प्रकार का डीएनए कंप्यूटर विकसित किया है जो पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों की तरह बिजली की निरंतर खपत के बिना गणना पूरी करने के लिए नमक के घोल में डीएनए अणुओं की प्राकृतिक रासायनिक प्रतिक्रियाओं का उपयोग कर सकता है। शोध टीम ने कहा कि यह विधि पहली बार निरंतर बाहरी बिजली आपूर्ति के बिना डीएनए कंप्यूटिंग को सक्षम बनाती है और मौजूदा डीएनए कंप्यूटिंग सिस्टम में सबसे तेज कंप्यूटिंग गति प्राप्त करती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा केंद्रों के तेजी से विस्तार के साथ, कंप्यूटिंग उपकरणों की ऊर्जा खपत एक प्रमुख मुद्दा बनती जा रही है। शोधकर्ताओं का अनुमान है कि 2050 तक, अमेरिकी वाणिज्यिक क्षेत्र द्वारा खपत की जाने वाली बिजली का 20% तक कंप्यूटिंग के लिए उपयोग किया जा सकता है, और अगले कुछ वर्षों में डेटा सेंटर बिजली की मांग दोगुनी हो सकती है। इस संदर्भ में, कंप्यूटिंग प्रक्रिया की ऊर्जा मांग को कैसे कम किया जाए, यह शोधकर्ताओं के लिए नए कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर खोजने की एक महत्वपूर्ण दिशा बन गई है।
मेनुथ विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिक और पेपर के वरिष्ठ लेखक डेमियन वुड्स ने कहा कि लोग वर्तमान में कंप्यूटर को सिलिकॉन चिप्स और ट्रांजिस्टर से बने उपकरणों के रूप में समझने के आदी हैं, लेकिन प्रकृति ने वास्तव में कई कंप्यूटिंग तंत्र विकसित किए हैं जो बेहद कम ऊर्जा के साथ जटिल कार्यों को पूरा कर सकते हैं, और मानव मस्तिष्क इसका एक उदाहरण है। इसलिए शोधकर्ताओं को जीवन के रसायन विज्ञान से गणना के ऐसे तरीके खोजने की उम्मीद है जो पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक गणनाओं से अलग हों।
आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर लगभग सभी बुनियादी स्विच के रूप में ट्रांजिस्टर पर निर्भर करते हैं, जो दो स्थितियों के माध्यम से डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं: "चालू" और "बंद"। हर बार जब कोई ट्रांजिस्टर अपनी स्थिति बदलता है, तो यह थोड़ी मात्रा में बिजली की खपत करता है, और जब अरबों या खरबों ट्रांजिस्टर लगातार अत्यधिक उच्च आवृत्तियों पर स्विच कर रहे होते हैं, तो ये छोटी बिजली खपत अंततः बड़ी ऊर्जा आवश्यकताओं को बढ़ा देती है।
डीएनए पूरी तरह से अलग तरीके से जानकारी संग्रहीत और संसाधित करता है। डीएनए श्रृंखला बनाने वाले चार रासायनिक आधार विभिन्न व्यवस्थाओं में जानकारी को एन्कोड कर सकते हैं, इसलिए डीएनए अणु को सैद्धांतिक रूप से कंप्यूटिंग माध्यम के रूप में उपयोग किया जा सकता है। ट्रांजिस्टर के माध्यम से राज्यों को स्विच करने वाले इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों के विपरीत, डीएनए कंप्यूटिंग एल्गोरिदम को निष्पादित करने के लिए विभिन्न डीएनए अनुक्रमों के बीच रासायनिक इंटरैक्शन का फायदा उठा सकता है।
डीएनए कंप्यूटिंग कोई नई अवधारणा नहीं है। 1990 के दशक की शुरुआत में, दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के एक कंप्यूटर वैज्ञानिक लियोनार्ड एडलमैन ने प्रसिद्ध "ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या" को हल करने के लिए डीएनए अणुओं और जैव रासायनिक प्रतिक्रियाओं का उपयोग किया, जिससे साबित हुआ कि गणना करने के लिए डीएनए का उपयोग किया जा सकता है। तब से, शोधकर्ताओं ने नए आणविक एल्गोरिदम विकसित करना जारी रखा है, जिससे डीएनए को पारंपरिक कंप्यूटर के अधिक कार्यों को संभालने की अनुमति मिल सके।
हालाँकि, डीएनए कंप्यूटिंग में हमेशा एक प्रमुख मुद्दा रहा है, जो यह है कि सिस्टम को एक ही समय में कम ऊर्जा खपत, स्थिरता और विश्वसनीयता कैसे बनाया जाए, और गणना प्रक्रिया के दौरान शोधकर्ताओं द्वारा निरंतर मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता न हो। कई पारंपरिक डीएनए कंप्यूटिंग विधियों में रासायनिक प्रतिक्रियाओं को योजना के अनुसार आगे बढ़ने की अनुमति देने के लिए अभिकर्मकों के निरंतर जोड़ या अतिरिक्त ऊर्जा के प्रावधान की आवश्यकता होती है।
उत्तर खोजने के लिए बड़ी संख्या में सरल डीएनए स्ट्रैंड को एक-दूसरे के सामने खड़ा करने के बजाय, वुड्स की टीम ने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया, जो हाल के वर्षों में उभरी डीएनए ओरिगेमी तकनीक के करीब है।
शोधकर्ताओं ने पहले एक लंबे न्यूक्लिक एसिड "स्कैफोल्ड" का उपयोग किया, फिर बड़ी संख्या में छोटे डीएनए टुकड़े जोड़े और उन्हें गर्म नमक के घोल में रखा। जैसे ही घोल धीरे-धीरे ठंडा होता है, डीएनए अणु परस्पर क्रिया करते हैं और खुद को अधिक स्थिर संरचनाओं में बदल लेते हैं। परिणामी संरचना ही कम्प्यूटेशनल समस्या का उत्तर है।
वुड्स ने समझाया, इस प्रणाली में, अणु परस्पर क्रिया करते हैं और एक संरचना बनाते हैं, और यह संरचना गणनाओं का परिणाम है। पूरी प्रक्रिया की सबसे महत्वपूर्ण विशेषता यह है कि सिस्टम स्वाभाविक रूप से निम्नतम ऊर्जा अवस्था तक विकसित हो सकता है, इसलिए गणना को चलाने के लिए बाहरी ऊर्जा के निरंतर इनपुट की कोई आवश्यकता नहीं है।
दूसरे शब्दों में, इस प्रकार का डीएनए कंप्यूटर ट्रांजिस्टर को उच्च गति पर स्विच करने की अनुमति देने के लिए लगातार बिजली की खपत नहीं करता है। इसके बजाय, यह आणविक प्रणाली को कम ऊर्जा, अधिक स्थिर स्थिति खोजने की अनुमति देता है, और परिणाम के रूप में अंतिम आणविक संरचना का उपयोग करता है।
शोधकर्ताओं ने विभिन्न प्रकार के विभिन्न प्रोग्राम चलाने के लिए इस पद्धति का उपयोग किया, जिनमें से कुछ की गणना 100 बिट जितनी बड़ी थी। प्रयोगों से पता चला है कि यह प्रणाली वास्तव में बिजली की निरंतर आपूर्ति की आवश्यकता के बिना पूर्व-डिज़ाइन की गई गणितीय गणनाओं को पूरा कर सकती है।
हालाँकि, यदि आप केवल एकल गणना गति को देखें, तो इसमें और पारंपरिक सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटरों के बीच अभी भी एक बड़ा अंतर है। उदाहरण के लिए, प्रयोग में सबसे तेज़ गणनाओं में से एक 3 और 10 को जोड़ना था, और तब भी परिणाम प्राप्त करने में लगभग 30 सेकंड लग गए। सामान्य इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों के लिए यह गति लगभग नगण्य है।
लेकिन शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि डीएनए कंप्यूटिंग का मूल्य एकल गणना गति के लिए सीपीयू के साथ प्रतिस्पर्धा करने में निहित नहीं है। डीएनए अणु अत्यधिक समानांतर रासायनिक प्रतिक्रियाएं कर सकते हैं, और एक ही छोटी प्रतिक्रिया प्रणाली में बड़ी संख्या में विभिन्न गणनाएं एक साथ की जा सकती हैं। इसलिए, इस प्रकार का कंप्यूटर कुछ समस्याओं को संभालने के लिए बेहतर अनुकूल है जिन्हें बड़ी संख्या में समानांतर कार्यों में विभाजित किया जा सकता है।
पेपर के सह-प्रथम लेखकों में से एक, अबीर एशरा ने कहा कि यह प्रतिक्रिया एक टेस्ट ट्यूब में जल्दी से हो सकती है। हालाँकि गति अभी भी सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटर की तुलना में बहुत कम है, अन्य डीएनए कंप्यूटिंग प्रणालियों की तुलना में, यह विधि वर्तमान में सबसे तेज़ समाधान है।
डीएनए का एक फायदा यह भी है कि पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर इसकी बराबरी नहीं कर सकते, और वह है इसकी अत्यधिक उच्च डेटा भंडारण घनत्व। सैद्धांतिक रूप से, एक ग्राम डीएनए सैकड़ों लाखों गीगाबाइट डेटा संग्रहीत कर सकता है, जिसका अर्थ है कि भविष्य में बड़ी मात्रा में मानव डिजिटल जानकारी को बहुत छोटे भौतिक स्थान में भी संपीड़ित किया जा सकता है।
यदि आप डीएनए के अति-उच्च भंडारण घनत्व को कम-ऊर्जा डेटा पढ़ने और लिखने की तकनीक के साथ जोड़ते हैं, और फिर आणविक कंप्यूटिंग तंत्र का उपयोग करते हैं जो विशिष्ट कार्यों को करने के लिए स्वाभाविक रूप से कम-ऊर्जा वाले राज्यों की ओर जाते हैं, तो एक डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम बनाना संभव है जो पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर से पूरी तरह से अलग है।
यह कंप्यूटिंग विधि उन परिदृश्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, जिनमें उच्च गति वाली वास्तविक समय प्रसंस्करण की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन बड़े पैमाने पर जानकारी के दीर्घकालिक भंडारण और प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। पारंपरिक हार्ड ड्राइव, सॉलिड-स्टेट ड्राइव और डेटा सेंटर की तुलना में, डीएनए अत्यधिक उच्च घनत्व पर जानकारी संग्रहीत कर सकता है और उचित परिस्थितियों में लंबे समय तक स्थिर रह सकता है।
शोधकर्ताओं का मानना है कि भविष्य में डीएनए भंडारण और डीएनए कंप्यूटिंग को और अधिक एकीकृत किया जा सकता है, जिससे डीएनए न केवल एक "आणविक हार्ड ड्राइव" बन जाएगा, बल्कि सभी सूचनाओं को पहले इलेक्ट्रॉनिक सिग्नल में परिवर्तित किए बिना इसमें संग्रहीत डेटा की सीधे गणना करने में भी सक्षम होगा।
इसका मतलब यह है कि भविष्य के डेटा केंद्रों को बड़ी संख्या में हाई-स्पीड चिप्स और स्टोरेज डिवाइस से बनाने की आवश्यकता नहीं होगी। कुछ विशिष्ट अनुप्रयोगों में, डिज़ाइन किए गए डीएनए अणु एक साथ डेटा भंडारण और कंप्यूटिंग कार्य कर सकते हैं, और सीधे रासायनिक प्रतिक्रियाओं के माध्यम से परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं।
बेशक, यह तकनीक अभी भी अनुसंधान के शुरुआती चरण में है। 30 सेकंड में एक साधारण जोड़ को पूरा करने की गति स्पष्ट रूप से आधुनिक सीपीयू, जीपीयू और यहां तक कि माइक्रोकंट्रोलर से तुलनीय नहीं है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, डीएनए कंप्यूटिंग को गणना पैमाने, परिणाम पढ़ने, रासायनिक प्रतिक्रिया नियंत्रण, विश्वसनीयता और बैच निर्माण जैसी कई समस्याओं को हल करने की भी आवश्यकता होती है।
इसलिए, इस शोध के महत्व का मतलब यह नहीं है कि पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों को जल्द ही डीएनए द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा, बल्कि यह साबित करता है कि कंप्यूटिंग के लिए विद्युत ऊर्जा की निरंतर खपत की आवश्यकता नहीं है। शोधकर्ताओं ने एक आणविक प्रणाली को अपने आप एक स्थिर स्थिति में विकसित होने देकर एक पूरी तरह से अलग कंप्यूटिंग प्रतिमान का प्रदर्शन किया।
चूंकि एआई, क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा सेंटर वैश्विक कंप्यूटिंग ऊर्जा खपत को बढ़ा रहे हैं, इस प्रकार की कंप्यूटिंग विधि जो बहुत कम ऊर्जा की खपत करती है या यहां तक कि निरंतर बिजली आपूर्ति की आवश्यकता नहीं होती है, धीरे-धीरे अधिक ध्यान आकर्षित कर सकती है। भविष्य में, डीएनए कंप्यूटिंग सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटरों का विकल्प नहीं बन सकती है, लेकिन विशिष्ट एल्गोरिदम, बड़े पैमाने पर सूचना प्रसंस्करण और दीर्घकालिक डेटा भंडारण जैसे क्षेत्रों में, यह ऐसे फायदे विकसित कर सकती है जिन्हें इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों के लिए दोहराना मुश्किल है।
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