Биомолекулярные вычисления показывают потенциал для интегрированных цепей следующего поколения

Новое исследование выявило замечательный потенциал биомолекулярных вычислений, которые могли бы обеспечить инновационные решения в следующем поколении интегрированных цепей. В их статье опубликовано в Материалы сегодня наноАвторы рассматривают существующие «биологические интегрированные схемы», которые используют ДНК или белки для задач клинического анализа, а также изучают перспективы их интеграции с классическими интегрированными цепями.

Вычислительные системы, и их основные компоненты – винтегрированные схемы – развивались путем реализации вычислительных функций, присущих на Биологические системыПолем В настоящее время исследования в области интегрированных цепей находятся на распутье.

С одной стороны, традиционные технологии достигли их физических пределов. С другой стороны, био-вдохновленные вычисления активно развиваются, используя либо программные методы (нейроморфные модели), либо новые функциональные элементы (мемристоры). В последние десятилетия исследователям удалось «использовать» ДНК для выполнения биокомпьютерных технологий в Медицинские заявкиПолем

Ведущий автор Иван Бобринецкий заявляет: «Мы объединяем биомолекулы, например, с, например, Полевые транзисторы В течение долгого времени в разработке новых электронных биосенсоров. Интересный вопрос заключается в том, сможем ли мы использовать такие биоэлектронные микрочипы для решения более широкого спектра проблем ».

Основным преимуществом такой системы является его самая высокая параллелизм. В то время как обычный процессор выполняет команды последовательно, миллиарды молекул в одной капельке жидкости могут работать одновременно, причем каждый из них решает часть общей задачи.

Это открывает путь к сверхбыщему анализу данных, например, обеспечивая одновременную диагностику множественных заболеваний из одной капли крови или ускоряет производительность алгоритмов искусственного интеллекта в распознавании закономерности. Кроме того, такие вычисления потенциально требуют значительно меньшей энергии.

Согласно оценкам ученых, технология будет наиболее полезна для продвижения персонализированной медицины, где необходим быстрый и точный анализ сложных биологических данных. Он также может найти приложения для безопасного хранения информации и разработки новых систем шифрования на основе биологических принципов.