सार:
आयरलैंड में मेनुथ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नए प्रकार का डीएनए कंप्यूटर विकसित किया है जो पारंपरिक सिलिकॉन चिप्स और विद्युत ऊर्जा के निरंतर इनपुट पर निर्भर नहीं है, बल्कि गणितीय कार्यों को पूरा करने के लिए डीएनए अणुओं के बीच बातचीत का उपयोग करता है। सिस्टम जोड़, घटाव, गुणा और भाग जैसे ऑपरेशन करने में सक्षम है, और प्रयोगों में 100-बिट डेटा से जुड़ी जटिल गणनाओं को सफलतापूर्वक संसाधित किया है।
शोधकर्ताओं ने कहा कि सिस्टम में न केवल पुन: उपयोग करने की क्षमता है, बल्कि स्टार्टअप के बाद गणना पूरी करने के लिए अणुओं की परस्पर क्रिया पर भी भरोसा किया जा सकता है, जो भविष्य में कम-ऊर्जा कंप्यूटिंग, दीर्घकालिक डेटा भंडारण और बायोमेडिकल अनुप्रयोगों के लिए नई शोध दिशाएं प्रदान करता है।
यह शोध परिणाम अंतरराष्ट्रीय शैक्षणिक पत्रिका नेचर में प्रकाशित हुआ था। अनुसंधान दल इस प्रणाली को स्कैफोल्डेड डीएनए कंप्यूटर (एसडीसी) कहता है और इसे अब तक रिपोर्ट की गई अधिक जटिल और तेज़ आणविक कंप्यूटिंग प्रणालियों में से एक के रूप में वर्णित करता है।
पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत, जो ट्रांजिस्टर की स्विचिंग स्थिति के माध्यम से बाइनरी जानकारी को संसाधित करते हैं, डीएनए कंप्यूटर जानकारी को संसाधित करने के लिए न्यूक्लिक एसिड अणुओं के रासायनिक गुणों का उपयोग करते हैं। शोधकर्ता विभिन्न डीएनए टुकड़ों के अनुक्रमों को पूर्व-डिज़ाइन करते हैं, जिससे इन अणुओं को विशिष्ट नियमों के अनुसार एक-दूसरे के साथ जुड़ने की अनुमति मिलती है, और अंततः एक आणविक संरचना बनती है जो गणना परिणामों का प्रतिनिधित्व कर सकती है।
पूरा सिस्टम पारंपरिक अर्थों में कंप्यूटर जैसा नहीं दिखता है। इसके लिए न तो मदरबोर्ड, प्रोसेसर या ग्राफिक्स कार्ड की आवश्यकता होती है, न ही पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों में पाए जाने वाले बड़ी संख्या में हाई-स्पीड स्विचिंग ट्रांजिस्टर की। प्रयोग के दौरान, शोधकर्ताओं को केवल एक टेस्ट ट्यूब में पानी, नमक, छोटे डीएनए टुकड़े और एक लंबे डीएनए मचान को मिलाने की जरूरत होती है, और थोड़ी मात्रा में हीटिंग और उसके बाद ठंडा करने के माध्यम से, गणना प्रक्रिया शुरू की जा सकती है।
उनमें से, लंबे डीएनए स्ट्रैंड मचान के रूप में कार्य करते हैं, और छोटे डीएनए टुकड़े पूर्व-डिज़ाइन किए गए नियमों के अनुसार उनके साथ जुड़े होते हैं। जैसे-जैसे तापमान बदलता है, अणु संयोजित और पुनर्व्यवस्थित होते रहते हैं, जिससे धीरे-धीरे अधिक स्थिर संरचना बनती है। अंतिम आणविक व्यवस्था गणना समस्या के उत्तर से मेल खाती है।
मैनुथ यूनिवर्सिटी के हैमिल्टन इंस्टीट्यूट के प्रोफेसर डेमियन वुड्स ने कहा कि इस तकनीक का एक प्रमुख नवाचार यह है कि सिस्टम गणना के प्रत्येक चरण को चलाने के लिए ऊर्जा के निरंतर इनपुट की आवश्यकता के बिना स्वाभाविक रूप से संबंधित उत्तर पा सकता है।
यह गणना पद्धति थर्मोडायनामिक्स के सिद्धांतों का उपयोग करती है। जब डीएनए अणु परस्पर क्रिया करते हैं, तो विभिन्न बंधन विधियों में अलग-अलग ऊर्जा अवस्थाएँ होती हैं। डीएनए अनुक्रमों और मचान संरचनाओं को तर्कसंगत रूप से डिजाइन करके, शोधकर्ता आणविक व्यवस्था बना सकते हैं जो सही उत्तर का प्रतिनिधित्व करती है जो एक अधिक अनुकूल ऊर्जा स्थिति के अनुरूप होती है, ताकि पूरी प्रणाली धीरे-धीरे स्व-संयोजन प्रक्रिया के दौरान इस स्थिति में आ जाए।
दूसरे शब्दों में, प्रोसेसर को पारंपरिक कार्यक्रमों की तरह इलेक्ट्रॉनिक निर्देशों की एक श्रृंखला के अनुसार चरण दर चरण गणना करने के लिए कहने के बजाय, शोधकर्ता गणना नियमों को पहले से डीएनए अणुओं में एन्कोड करते हैं, और फिर अणुओं को नियमों का अनुपालन करने वाले परिणाम खोजने के लिए अपने स्वयं के रासायनिक इंटरैक्शन पर भरोसा करने देते हैं।
यह विधि आणविक स्तर पर गणनाओं का अध्ययन करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। बड़ी संख्या में डीएनए अणु एक ही समाधान में एक साथ बातचीत कर सकते हैं, इसलिए सिस्टम में संभावित समानांतर प्रसंस्करण क्षमताएं हैं। हालाँकि, अणुओं की बड़ी संख्या का मतलब यह नहीं है कि सभी गणनाएँ तुरंत पूरी की जा सकती हैं। अंतिम गति अभी भी आणविक प्रतिक्रियाओं, संरचना संयोजन और परिणाम पढ़ने जैसे कई लिंक पर निर्भर करती है।
सिस्टम की वास्तविक क्षमताओं को सत्यापित करने के लिए, अनुसंधान टीम ने 10 अलग-अलग गणना कार्यक्रमों को डिजाइन और परीक्षण किया, जिसमें विभिन्न प्रकार के गणितीय संचालन शामिल थे, जिसमें 100-बिट डेटा स्केल तक गणना कार्य भी शामिल थे।
एक साधारण प्रयोग में, डीएनए कंप्यूटर ने 10 प्लस 3 का ऑपरेशन सफलतापूर्वक पूरा किया, जिसमें लगभग 30 सेकंड लगे। एक पारंपरिक कंप्यूटर के लिए, यह गणना लगभग तुरंत पूरी हो जाएगी, लेकिन एक ऐसी प्रणाली के लिए जो गणना को पूरा करने के लिए अणुओं की स्व-संयोजन पर निर्भर करती है, यह परिणाम सरल कंप्यूटिंग कार्यों को संभालने की इसकी क्षमता को प्रदर्शित करता है।
एक अन्य, अधिक जटिल प्रयोग में, शोधकर्ताओं ने सिस्टम को लगभग 11 मिलियन से 34 मिलियन तक की संख्याएँ जोड़ने के लिए कहा। गणना के बड़े पैमाने के कारण, सिस्टम को परिणाम प्राप्त करने में अंततः लगभग 14 घंटे तक का समय लगता है।
इन प्रयोगों से पता चलता है कि डीएनए कंप्यूटर सरल एकल-अंकीय जोड़ की तुलना में कहीं अधिक जटिल समस्याओं को संभाल सकते हैं, लेकिन इसकी गणना गति और पारंपरिक सिलिकॉन चिप्स के बीच अभी भी एक बड़ा अंतर है। शोधकर्ता इसे सामान्य कंप्यूटरों के सीधे प्रतिस्थापन के रूप में बनाने की कोशिश नहीं कर रहे हैं, बल्कि सूचना प्रसंस्करण के लिए मामले का उपयोग करने का एक और तरीका तलाशने की उम्मीद कर रहे हैं।
अनुसंधान में भाग लेने वाले सहायक प्रोफेसर अबीर एशरा ने कहा कि इस प्रणाली की प्रतिक्रिया गति सिलिकॉन चिप्स जितनी तेज़ नहीं है, लेकिन इसके प्रदर्शन में पहले विकसित अन्य डीएनए कंप्यूटरों की तुलना में फायदे हैं। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि शोध का लक्ष्य डीएनए कंप्यूटरों को सभी कार्यों में पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों से आगे बढ़ाना नहीं है, बल्कि ऊर्जा खपत और समानांतर प्रसंस्करण के संदर्भ में आणविक कंप्यूटिंग के संभावित लाभों का लाभ उठाना है।
कंप्यूटिंग शक्ति के अलावा, सिस्टम का पुन: प्रयोज्य प्रदर्शन भी इस शोध के महत्वपूर्ण परिणामों में से एक है। प्रयोगों से पता चला है कि एक ही डीएनए कंप्यूटिंग सिस्टम हर बार सिस्टम को पूरी तरह से पुनर्निर्माण किए बिना लगातार 25 अलग-अलग कंप्यूटिंग कार्य कर सकता है।
आण्विक कंप्यूटिंग के लिए, पुन: प्रयोज्यता महत्वपूर्ण है। कुछ प्रारंभिक डीएनए कंप्यूटिंग विधियों में बड़ी मात्रा में आणविक सामग्री की खपत होती थी, जिससे गणना पूरी करने के बाद मूल प्रणाली का उपयोग जारी रखना मुश्किल हो जाता था। यदि प्रत्येक ऑपरेशन के लिए बड़ी संख्या में डीएनए अणुओं को नए सिरे से तैयार करना होगा, तो संबंधित तकनीक की लागत और व्यावहारिक अनुप्रयोग कठिनाई काफी बढ़ जाएगी।
मेनुथ यूनिवर्सिटी टीम द्वारा विकसित प्रणाली को निरंतर गणना में पुन: उपयोग किया जा सकता है, जिससे भविष्य में अधिक व्यावहारिक आणविक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म स्थापित करने की संभावना मिलती है। हालाँकि, अनुसंधान अभी भी प्रयोगशाला चरण में है, और अधिक जटिल कार्यों, लंबे समय तक चलने और बड़े पैमाने पर तैनाती में सिस्टम की स्थिरता को और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है।
इस शोध की पृष्ठभूमि वैश्विक कंप्यूटिंग और डेटा भंडारण आवश्यकताओं की निरंतर वृद्धि के कारण उत्पन्न ऊर्जा दबाव है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं और बड़े डेटा केंद्रों को लगातार चलाने के लिए बड़ी संख्या में प्रोसेसर की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे कंप्यूटिंग कार्यों के पैमाने का विस्तार जारी है, पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग प्रणालियों की ऊर्जा खपत औद्योगिक विकास में एक महत्वपूर्ण मुद्दा बन गई है।
वुड्स ने बताया कि कंप्यूटिंग और डेटा स्टोरेज आयरलैंड की बिजली खपत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। उनका मानना है कि लंबे समय से लोग कंप्यूटर की तुलना सिलिकॉन चिप्स और इलेक्ट्रॉनिक सर्किट से करते रहे हैं, लेकिन उन्होंने इस बात को नजरअंदाज कर दिया है कि प्रकृति में अन्य प्रणालियां भी हैं जो सूचनाओं को संसाधित कर सकती हैं।
मस्तिष्क इसका एक उदाहरण है. मानव मस्तिष्क कई आधुनिक कंप्यूटिंग प्रणालियों की तुलना में कहीं कम बिजली खपत के साथ जटिल सूचना प्रसंस्करण कार्यों को पूरा करने में सक्षम है। हालाँकि डीएनए कंप्यूटिंग मस्तिष्क की तरह काम नहीं करती है, शोधकर्ताओं को पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग से अलग भौतिक और रासायनिक प्रक्रियाओं की खोज करके नए कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर खोजने की उम्मीद है।
डीएनए में स्वयं भी अत्यधिक उच्च सूचना घनत्व है। यह चार बुनियादी न्यूक्लियोटाइड से बना है, जो विभिन्न व्यवस्थाओं में जानकारी को एन्कोड करता है। सिद्धांत रूप में, डीएनए बहुत कम मात्रा में बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत कर सकता है, इसलिए इसे लंबे समय से भविष्य के उच्च-घनत्व डेटा भंडारण के लिए एक संभावित माध्यम माना जाता है।
हालाँकि, डीएनए भंडारण और डीएनए कंप्यूटिंग दो संबंधित लेकिन अलग-अलग शोध दिशाएँ हैं। डीएनए भंडारण मुख्य रूप से इस बात पर केंद्रित है कि डिजिटल जानकारी को न्यूक्लिक एसिड अनुक्रमों में कैसे एनकोड किया जाए और जरूरत पड़ने पर इसे विश्वसनीय रूप से कैसे पढ़ा जाए; डीएनए कंप्यूटिंग तार्किक या गणितीय कार्यों को सीधे पूरा करने के लिए अणुओं के बीच बातचीत का उपयोग करने का प्रयास करती है। इस शोध का ध्यान उत्तरार्द्ध पर है, और यह कंप्यूटिंग और भंडारण को संयोजित करने वाली प्रणालियों के भविष्य के अन्वेषण के लिए एक आधार भी प्रदान करता है।
शोधकर्ताओं का मानना है कि इस तकनीक का उपयोग भविष्य में उन विशिष्ट परिदृश्यों के लिए किया जा सकता है जहां जानकारी के दीर्घकालिक संरक्षण की आवश्यकता होती है, ऊर्जा आपूर्ति सीमित है, या अणुओं की समानांतर प्रसंस्करण क्षमताओं का पूरी तरह से उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कुछ दीर्घकालिक डेटा भंडारण प्रणालियों में, यदि सूचना संरक्षण को कंप्यूटिंग कार्य के हिस्से के साथ एकीकृत किया जा सकता है, तो पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों पर निर्भरता कम करने का अवसर मिलता है।
आगे के भविष्य में, आणविक कंप्यूटिंग को बायोमेडिकल अनुसंधान के साथ भी जोड़ा जा सकता है। चूंकि डीएनए स्वयं जीवित जीवों में एक सूचना अणु है, इसलिए शोधकर्ताओं को यह पता लगाने की उम्मीद है कि क्या समान आणविक प्रणालियों का उपयोग कोशिकाओं के अंदर या जैविक वातावरण में विशिष्ट कार्य करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि बीमारी से संबंधित कुछ आणविक संकेतों की पहचान करना।
यदि भविष्य में ऐसा किया जाता है, तो ऐसी प्रणालियों से शोधकर्ताओं को नए आणविक सेंसर विकसित करने में मदद मिलेगी, या विशिष्ट बायोमोलेक्यूल्स को उनके आसपास के वातावरण पर प्रतिक्रिया करने की अनुमति मिलने की उम्मीद है। हालाँकि, वर्तमान डीएनए कंप्यूटर अभी भी एक परीक्षण ट्यूब में चलने वाली एक प्रायोगिक प्रणाली है, जिसका अर्थ यह नहीं है कि वैज्ञानिक एक पूर्ण डीएनए कंप्यूटर को मानव कोशिकाओं में प्रत्यारोपित करने में सक्षम हैं।
इंजीनियरिंग के दृष्टिकोण से, इस तकनीक से अभी भी कई समस्याओं का समाधान किया जाना बाकी है। सबसे पहले, डीएनए अणु संयोजन प्रक्रिया के लिए उचित तापमान, समाधान की स्थिति और अणु सांद्रता की आवश्यकता होती है, और शोधकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना होगा कि प्रयोगों के विभिन्न बैच लगातार परिणाम दे सकें। दूसरे, गणना पूरी होने के बाद, सिस्टम को उचित तरीकों के माध्यम से आणविक संरचना को पढ़ने और परिणामों को जानकारी में परिवर्तित करने की भी आवश्यकता होती है जिसे मनुष्य या अन्य कंप्यूटिंग डिवाइस उपयोग कर सकते हैं।
बड़े पैमाने पर अनुप्रयोगों के लिए, जटिल गणनाओं की गति में सुधार करना, त्रुटियों को कम करना, डीएनए सामग्री की लागत को कम करना और दोहराने योग्य तैयारी प्रक्रियाओं को स्थापित करना भी महत्वपूर्ण है। भले ही अणु निरंतर शक्ति की आवश्यकता के बिना संचालन कर सकते हैं, प्रायोगिक उपकरणों को गर्म करने, तैयार करने और पढ़ने की प्रक्रिया अभी भी ऊर्जा की खपत कर सकती है। इसलिए, इस शोध का अधिक सटीक महत्व एक आणविक कंप्यूटिंग तंत्र का प्रदर्शन करना है जिसमें गणना प्रक्रिया को चलाने के लिए निरंतर बिजली की आवश्यकता नहीं होती है, बजाय यह साबित करने के कि संपूर्ण प्रायोगिक प्रक्रिया के लिए किसी भी ऊर्जा की आवश्यकता नहीं होती है।
शोध टीम ने जिस डिस्को परियोजना में भाग लिया, डीएनए बेसिक स्टोरेज और कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट, सूचना भंडारण और कंप्यूटिंग के लिए डीएनए का उपयोग करने के तरीकों को और विकसित करने की उम्मीद करता है। इस परियोजना को यूरोपीय इनोवेशन काउंसिल से लगभग €4 मिलियन का वित्त पोषण प्राप्त हुआ और इसका नेतृत्व वुड्स ने किया।
शोधकर्ताओं ने कहा कि वर्तमान कार्य खोजपूर्ण बुनियादी शोध है, और भविष्य में आवेदन की दिशा में अभी भी बड़ी अनिश्चितता है। डीएनए कंप्यूटर अल्पावधि में पीसी, स्मार्टफोन या कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा केंद्रों में पारंपरिक प्रोसेसर की जगह नहीं लेंगे, लेकिन यह कुछ विशेष कंप्यूटिंग कार्यों को लागू करने के लिए एक अलग तरीका प्रदान कर सकते हैं।
इस शोध के बारे में वास्तव में महत्वपूर्ण बात यह है कि यह दर्शाता है कि कंप्यूटिंग को केवल ट्रांजिस्टर और लगातार संचालित इलेक्ट्रॉनिक सर्किट पर निर्भर नहीं रहना पड़ता है। आणविक संरचना को सावधानीपूर्वक डिजाइन करके, शोधकर्ता डीएनए को इसकी स्व-संयोजन प्रक्रिया के दौरान गणितीय कार्यों को पूरा करने और एक ऐसी संरचना को बनाए रखने की अनुमति देने में सक्षम थे जो गणना पूरी होने के बाद परिणामों का प्रतिनिधित्व करती थी।
जैसे-जैसे कंप्यूटिंग की मांग और ऊर्जा की खपत बढ़ती जा रही है, पारंपरिक सिलिकॉन चिप्स से अलग कंप्यूटिंग तरीकों को ढूंढना वैज्ञानिक समुदाय में एक महत्वपूर्ण शोध दिशा बन गया है। डीएनए कंप्यूटर अभी भी व्यावहारिक अनुप्रयोगों से बहुत दूर हैं, लेकिन वे कम ऊर्जा कंप्यूटिंग, आणविक सूचना प्रसंस्करण और नई डेटा भंडारण प्रौद्योगिकियों की खोज जारी रखने लायक दिशा प्रदान करते हैं।
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