DNAコンピューターのしくみ

Nov 17 2000
あなたの体には、どの人工スーパーコンピューターよりも多くの計算能力があります。コンピューティングの未来は、はるかに強力なDNA鎖を優先してシリコンをバイパスし、可能性は無限大です。DNAがシリコンマイクロプロセッサに取って代わる方法を学びましょう。

この記事を読んでいるときでさえ、コンピュータチップメーカーは、速度記録を打倒する次のマイクロプロセッサを作るために猛烈に競争しています。しかし遅かれ早かれ、この競争は壁にぶつかるに違いありません。シリコン製のマイクロプロセッサは、最終的には速度と小型化の限界に達するでしょう。チップメーカーは、より高速な計算速度を生み出すために新しい材料を必要としています。

科学者が次世代のマイクロプロセッサを構築するために必要な新しい材料をどこで見つけたのか、信じられないでしょう。何百万もの自然のスーパーコンピューターがあなたの体を含む生物の中に存在します。私たちの遺伝子の材料であるDNA(デオキシリボ核酸)分子は、世界で最も強力な人間が作ったコンピューターよりも何倍も速く計算を実行する可能性があります。 DNAはいつの日かコンピューターチップに統合され、コンピューターをさらに高速にプッシュするいわゆるバイオチップを作成するかもしれません。 DNA分子は、複雑な数学的問題を実行するためにすでに利用されています。

DNAコンピュータはまだ初期段階にありますが、パーソナルコンピュータの数十億倍ものデータを保存できるようになります。この記事では、科学者が遺伝物質を使用して、今後10年間でシリコンベースのコンピューターに取って代わる可能性のあるナノコンピューターを作成する方法を学びます。

DNAコンピューティングテクノロジー

DNAコンピュータは、お近くの電気店ではまだ見つかりません。この技術はまだ開発中であり、10年前には概念としてさえ存在していませんでした。 1994年、Leonard Adlemanは、複雑な数学的問題を解決するためにDNAを使用するというアイデアを導入しました。南カリフォルニア大学のコンピューター科学者であるエードルマンは、1953年にDNAの構造を共同発見したジェームズ・ワトソンが書いた本「遺伝子の分子生物学」を読んだ後、DNAには計算の可能性があるという結論に達しました。実際、DNAは、遺伝子に関する永続的な情報を保存する方法において、コンピューターのハードドライブと非常によく似ています。

エーデルマンはしばしばDNAコンピューターの発明者と呼ばれています。サイエンス誌の1994年号の彼の記事では、「巡回セールスマン」問題としても知られる、有向ハミルトン閉路問題と呼ばれるよく知られた数学的問題を解決するためにDNAを使用する方法について概説しました。この問題の目的は、各都市を1回だけ通過する、複数の都市間の最短ルートを見つけることです。問題に都市を追加すると、問題はより困難になります。エーデルマンは、7つの都市間の最短ルートを見つけることを選択しました。

おそらく、この問題を紙に引き出して、エーデルマンがDNAテストチューブコンピューターを使用した場合よりも早く解決策を見つけることができるでしょう。AdlemanDNAコンピューター実験で行われた手順は次のとおりです。

  1. DNAの鎖は7つの都市を表しています。遺伝子では、遺伝暗号は文字A、T、C、Gで表されます。これらの4文字のシーケンスは、各都市と可能な飛行経路を表しています。
  2. 次に、これらの分子を試験管内で混合し、これらのDNA鎖の一部をくっつけます。これらのストランドのチェーンは、考えられる答えを表しています。
  3. 数秒以内に、答えを表すDNA鎖の可能なすべての組み合わせが、試験管内に作成されます。
  4. エーデルマンは化学反応によって間違った分子を排除し、7つの都市すべてを結ぶ飛行経路だけを残します。

Adleman DNAコンピューターの成功は、DNAを使用して複雑な数学的問題を計算できることを証明しています。しかし、この初期のDNAコンピューターは、速度の点でシリコンベースのコンピューターに挑戦することにはほど遠いです。 Adleman DNAコンピューターは、可能な回答のグループを非常に迅速に作成しましたが、Adlemanが可能性を絞り込むのに数日かかりました。彼のDNAコンピューターのもう1つの欠点は、人間の助けが必要ことです。 DNAコンピューティング分野の目標は、人間の関与とは無関係に機能するデバイスを作成することです。

エーデルマンの実験から3年後、ロチェスター大学の研究者たちはDNAで作られた論理ゲートを開発しました。論理ゲートは、コンピュータが命令した機能を実行する方法の重要な部分です。これらのゲートは、コンピューター内を移動するバイナリコードを、コンピューターが操作を実行するために使用する一連の信号に変換します。現在、論理ゲートはシリコントランジスタからの入力信号を解釈し、それらの信号を出力信号に変換して、コンピュータが複雑な機能を実行できるようにします。

ロチェスターチームのDNA論理ゲートは、電子PCと同様の構造を持つコンピューターを作成するための最初のステップです。これらのDNA論理ゲートは、電気信号を使用して論理演算を実行する代わりに、DNAコードに依存しています。それらは入力として遺伝物質の断片を検出し、これらの断片をつなぎ合わせて単一の出力を形成します。たとえば、「Andゲート」と呼ばれる遺伝子ゲートは、2つのDNA入力を化学的に結合することでリンクし、2つのレゴが3つ目のレゴで固定されるのと同じようにエンドツーエンドの構造でロックされます。研究者たちは、これらの論理ゲートをDNAマイクロチップと組み合わせて、DNAコンピューティングに飛躍的な進歩をもたらす可能性があると考えています。

DNAコンピューターのコンポーネント(論理ゲートバイオチップ)は、実用的で実行可能なDNAコンピューターに発展するのに何年もかかります。そのようなコンピューターがこれまでに構築された場合、科学者は、従来のコンピューターよりもコンパクトで、正確で、効率的であると言います。次のセクションでは、DNAコンピューターがシリコンベースの前任者をどのように凌駕できるか、そしてこれらのコンピューターがどのようなタスクを実行するかを見ていきます。

シリコンを超えていますか?

DNAコンピューターはシリコンベースのマイクロプロセッサーを追い抜いてはいませんが、研究者は計算に遺伝暗号を使用することである程度の進歩を遂げました。2003年、イスラエルの科学者たちは、限られた、しかし機能しているDNAコンピューターを実証しました。ナショナルジオグラフィックで詳細を読むことができます。

シリコン対DNAマイクロプロセッサ

シリコンマイクロプロセッサは、40年以上にわたってコンピューティングの世界の中心でした。その間、メーカーはますます多くの電子機器をマイクロプロセッサに詰め込んでいます。ムーアの法則に従って、マイクロプロセッサに搭載される電子機器の数は18か月ごとに2倍になっています。ムーアの法則は、1965年にマイクロプロセッサの複雑さが2年ごとに2倍になると予測したIntelの創設者GordonMooreにちなんで名付けられました。多くの人が、シリコンマイクロプロセッサの物理的な速度と小型化の限界のために、ムーアの法則がまもなく終わりに達すると予測しています。

DNAコンピュータは、コンピューティングを新しいレベルに引き上げ、ムーアの法則が省略したところを取り上げる可能性を秘めています。シリコンの代わりにDNAを使用することにはいくつかの利点があります。

  • 細胞生物が存在する限り、常にDNAが供給されます。
  • DNAの大量供給はそれを安価な資源にします。
  • 従来のマイクロプロセッサの製造に使用される有毒物質とは異なり、DNAバイオチップはきれいに製造できます。
  • DNAコンピューターは今日のコンピューターより何倍も小さいです。

DNAの主な利点は、コンピューターを以前のどのコンピューターよりも小さくすると同時に、より多くのデータを保持できることです。 1ポンドのDNAには、これまでに構築されたすべての電子コンピューターよりも多くの情報を保存する能力があります。また、DNA論理ゲートを使用したティアドロップサイズのDNAコンピューターの計算能力は、世界で最も強力なスーパーコンピューターよりも強力になります。 10兆を超えるDNA分子は、1立方センチメートル(0.06立方インチ)以下の領域に収まります。この少量のDNAを使用すると、コンピューターは10テラバイトのデータを保持し、一度に10兆の計算を実行できます。 DNAを追加することで、より多くの計算を実行できます。

従来のコンピューターとは異なり、DNAコンピューターは他の計算と並行して計算を実行します。従来のコンピューターは直線的に動作し、一度に1つずつタスクを実行します。DNAが複雑な数学的問題を数時間で解決できるのは並列コンピューティングですが、電気コンピューターがそれらを完了するには数百年かかる場合があります。

最初のDNAコンピュータは、ワードプロセッシング、電子メール、およびソリティアプログラムを備えている可能性は低いです。代わりに、それらの強力な計算能力は、秘密のコードを解読するために各国政府によって、またはより効率的なルートをマッピングしたい航空会社によって使用されます。DNAコンピューターを研究することは、より複雑なコンピューター、つまり人間の脳をよりよく理解することにつながるかもしれません。

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