要約:
アイルランドのメイヌース大学の研究者らは、従来のシリコン チップや電気エネルギーの連続入力に依存せず、DNA 分子間の相互作用を利用して数学的演算を完了する新しいタイプの DNA コンピューターを開発しました。このシステムは加算、減算、乗算、除算などの演算を実行でき、実験では 100 ビットのデータを含む複雑な計算の処理に成功しました。
研究者らは、このシステムは再利用できるだけでなく、分子自体の相互作用に依存して起動後に計算を完了することができ、将来の低エネルギーコンピューティング、長期データ保存、生物医学応用に向けた新たな研究の方向性を提供できると述べた。
この研究成果は、国際学術誌「Nature」に掲載されました。研究チームはこのシステムをScaffolded DNA Computer (SDC)と呼び、これまでに報告されている分子コンピューティングシステムの中でより複雑で高速なものの1つであると説明している。
トランジスタのスイッチング状態を通じてバイナリ情報を処理する従来のコンピューターとは異なり、DNA コンピューターは核酸分子の化学的特性を使用して情報を処理します。研究者は、さまざまな DNA フラグメントの配列を事前に設計し、これらの分子が特定の規則に従って互いに結合できるようにし、最終的に計算結果を表す分子構造を形成します。
システム全体は、従来の意味でのコンピューターのようには見えません。マザーボード、プロセッサー、またはグラフィックス カードも、従来の電子コンピューターに見られる多数の高速スイッチング トランジスタも必要ありません。実験中、研究者は水、塩、短い DNA 断片、および長い DNA 足場を試験管内で混合するだけでよく、少量の加熱とその後の冷却によって計算プロセスを開始できます。
その中で、より長い DNA 鎖は足場として機能し、短い DNA 断片はあらかじめ設計された規則に従ってそれらと結合します。温度が変化すると、分子は結合と再配列を続け、徐々により安定した構造を形成します。最終的な分子配置は計算問題の答えに相当します。
メイヌース大学ハミルトン研究所のダミアン・ウッズ教授は、このテクノロジーの重要な革新点は、計算の各ステップを駆動するためのエネルギーを継続的に投入する必要がなく、システムが対応する答えを自然に見つけられることであると述べました。
この計算方法は熱力学の原理を利用しています。 DNA 分子が相互作用するとき、結合方法が異なれば、エネルギー状態も異なります。 DNA 配列と足場構造を合理的に設計することで、研究者は、正解を表す分子配置をより好ましいエネルギー状態に対応させることができ、自己集合プロセス中にシステム全体が徐々にこの状態に向かう傾向にあります。
言い換えれば、従来のプログラムのように一連の電子命令に従って段階的に計算を実行するようプロセッサに要求するのではなく、研究者は事前に計算ルールを DNA 分子にエンコードし、分子が独自の化学的相互作用を利用してルールに適合する結果を見つけられるようにします。
この方法は、分子レベルでの計算を研究するのに特に適しています。多数の DNA 分子が同じ溶液中で同時に相互作用できるため、このシステムには潜在的な並列処理能力があります。ただし、分子の数が多いからといって、すべての計算がすぐに完了できるわけではありません。最終的な速度は、分子反応、構造アセンブリ、結果の読み取りなどの複数のリンクに依存します。
システムの実際の機能を検証するために、研究チームは、最大 100 ビット データ スケールの計算タスクを含む、さまざまな数学的演算を含む 10 の異なる計算プログラムを設計し、テストしました。
簡単な実験では、DNA コンピューターは約 30 秒かかる 10 プラス 3 の演算を正常に完了しました。従来のコンピュータの場合、この計算はほぼ瞬時に完了しますが、分子の自己集合に依存して計算を完了するシステムの場合、この結果は単純な計算タスクを処理できる能力を示しています。
別のより複雑な実験では、研究者らはシステムに約 1,100 万から 3,400 万の範囲の数値を追加するように依頼しました。計算の規模が大きいため、システムが結果を得るまでに最終的に最大約 14 時間かかります。
これらの実験は、DNA コンピューターが単純な 1 桁の加算よりもはるかに複雑な問題を処理できることを示していますが、その計算速度と従来のシリコン チップとの間には依然として大きなギャップがあります。研究者らは、通常のコンピューターの直接の代替としてそれを構築しようとしているわけではなく、物質自体を情報処理に利用する別の方法を模索したいと考えている。
研究に参加したアビル・エシュラ助教授は、このシステムの応答速度はシリコンチップほどではないが、その性能は以前に開発された他のDNAコンピューターと比べて優れていると述べた。彼女は、研究の目標は、DNAコンピュータがすべてのタスクにおいて従来の電子コンピュータを超えることではなく、エネルギー消費と並列処理の点で分子コンピューティングの潜在的な利点を活用することであると強調した。
計算能力に加えて、システムの再利用パフォーマンスもこの研究の重要な結果の 1 つです。実験によると、毎回システムを完全に再構築することなく、同じ DNA コンピューティング システムで最大 25 の異なるコンピューティング タスクを継続的に実行できることがわかりました。
分子コンピューティングでは、再利用性が重要です。初期の DNA コンピューティング手法の中には、大量の分子材料を消費するものがあるため、計算完了後に元のシステムを使い続けることが困難でした。操作のたびに大量の DNA 分子を新たに準備する必要がある場合、関連技術のコストと実用化の難易度は大幅に上昇します。
メイヌース大学のチームが開発したシステムは連続計算で再利用できるため、将来的にはより実用的な分子コンピューティング プラットフォームを確立できる可能性があります。ただし、この研究はまだ実験室段階にあり、より複雑なタスク、長時間の実行、大規模な展開におけるシステムの安定性についてはさらなる検証が必要です。
この研究の背景には、世界的なコンピューティングとデータ ストレージのニーズの継続的な増加によってもたらされるエネルギー圧力があります。
人工知能モデル、クラウド コンピューティング サービス、および大規模なデータ センターは、継続的に実行するために多数のプロセッサを必要とします。コンピューティングタスクの規模が拡大し続けるにつれて、従来の電子コンピューティングシステムのエネルギー消費は産業発展においてますます重要な問題となっています。
ウッズ氏は、アイルランドの電力消費量のかなりの部分をコンピューティングとデータ ストレージが占めていると指摘しました。彼は、人々は長い間、コンピュータをシリコンチップや電子回路と同一視する傾向があり、情報を処理できる他のシステムが自然界に存在することを無視してきたと考えています。
脳はその一例です。人間の脳は、現代の多くのコンピューティング システムよりもはるかに少ない電力消費で複雑な情報処理タスクを完了することができます。 DNA コンピューティングは脳と同じように機能するわけではありませんが、研究者らは、従来の電子コンピューティングとは異なる物理的および化学的プロセスを探索することで、新しいコンピューティング アーキテクチャを発見したいと考えています。
DNA 自体も非常に高い情報密度を持っています。これは 4 つの基本ヌクレオチドで構成されており、さまざまな配置で情報をコード化しています。理論的には、DNA は非常に小さな容量に大量のデータを保存できるため、将来の高密度データ ストレージの可能性のある媒体として長い間考えられてきました。
ただし、DNA ストレージと DNA コンピューティングは 2 つの関連性はありますが、研究の方向性は異なります。 DNA ストレージは主に、デジタル情報を核酸配列にエンコードし、必要なときに確実に読み取る方法に焦点を当てています。 DNA コンピューティングは、分子間の相互作用を利用して論理演算または数学演算を直接完了しようとします。この研究は後者に焦点を当てており、コンピューティングとストレージを組み合わせたシステムの将来の探求のための基礎も提供します。
研究者らは、このテクノロジーは将来、情報の長期保存が必要な場合、エネルギー供給が制限されている場合、または分子の並列処理能力を最大限に活用できる場合などの特定のシナリオで使用される可能性があると考えています。たとえば、一部の長期データ ストレージ システムでは、情報の保存をコンピューティング タスクの一部と統合できれば、従来の電子機器への依存を減らす機会が得られます。
さらに将来的には、分子コンピューティングが生物医学研究と組み合わされる可能性もあります。 DNA 自体は生体内の情報分子であるため、研究者らは、同様の分子システムを使用して、疾患に関連する特定の分子シグナルを識別するなど、細胞内または生物学的環境で特定のタスクを実行できるかどうかを探索したいと考えています。
将来、このようなシステムが実現すれば、研究者が新しい分子センサーを開発したり、特定の生体分子が周囲の環境に反応できるようになったりするのに役立つことが期待されます。しかし、現在の DNA コンピューターはまだ試験管内で動作する実験システムであり、科学者が完全な DNA コンピューターを人間の細胞に埋め込むことができたわけではありません。
工学的な観点から見ると、このテクノロジーには解決すべき問題がまだ多くあります。まず、DNA 分子の組み立てプロセスには適切な温度、溶液条件、分子濃度が必要であり、研究者は異なるバッチの実験で一貫した結果が得られることを確認する必要があります。次に、計算が完了した後、システムは適切な方法で分子構造を読み取り、その結果を人間または他のコンピューティング デバイスが使用できる情報に変換する必要もあります。
大規模なアプリケーションの場合、複雑な計算の速度を向上させ、エラーを減らし、DNA 材料のコストを削減し、再現可能な準備プロセスを確立することも重要です。たとえ分子が一定の電力を必要とせずに動作できるとしても、実験装置の加熱、準備、読み取りのプロセスでは依然としてエネルギーを消費する可能性があります。したがって、この研究のより正確な意義は、実験プロセス全体にエネルギーがまったく必要ないことを証明するというよりは、計算プロセスを駆動するために継続的な電力を必要としない分子計算メカニズムを実証することです。
研究チームが参加した DISCO プロジェクトである DNA 基本ストレージおよびコンピューティング インフラストラクチャ プロジェクトでは、情報のストレージとコンピューティングに DNA を使用する方法をさらに開発したいと考えています。このプロジェクトは欧州イノベーション評議会から約400万ユーロの資金を受けており、ウッズ氏が主導した。
研究者らは、現在の研究は探索的な基礎研究であり、将来の応用の方向性についてはまだ大きな不確実性があると述べた。 DNA コンピューターは、PC、スマートフォン、または人工知能データセンターの従来のプロセッサーを短期的に置き換えることはありませんが、特定の特殊なコンピューティング タスクを実装するための別の方法を提供する可能性があります。
この研究で本当に重要なことは、コンピューティングがトランジスタや継続的に電力供給される電子回路だけに依存する必要がないことを示しているということです。分子構造を注意深く設計することにより、研究者らは DNA が自己集合プロセス中に数学的演算を完了できるようにし、計算完了後に結果を表す構造を保持することができました。
コンピューティングの需要とエネルギー消費が増大し続ける中、従来のシリコン チップとは異なるコンピューティング手法を見つけることが、科学界における重要な研究の方向性となっています。 DNA コンピューターは実用化にはまだ程遠いですが、低エネルギー コンピューティング、分子情報処理、新しいデータ ストレージ技術に関して探究し続ける価値のある方向性を提供します。
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