“按照摩爾定律的說法，集成電路上可容納的元器件的數目每隔約18到24個月便會增加一倍。”劉向榮說。
不過隨著芯片技術的不斷發展，摩爾定律也逐漸遇到了物理法則的限制。目前，晶體管的體積已達到納米級別，繼續縮小的可能性正在變小，摩爾定律所預言的發展軌跡似乎已再難延續。
於是，部分科學家開始尋找能力更強大的、可突破目前電子計算機瓶頸的下一代計算機。
利用生化反應在液體裡進行計算
科學家將目光投向了生物領域，在那裡尋找“後補選手”。
1994年，圖靈獎獲得者、美國科學家阿德拉曼提出基於生物化學反應機理的DNA計算模型，推開了DNA計算的大門。
DNA，即脫氧核糖核酸，是具有雙螺旋結構的有機化合物。那麼，染色體中的DNA是怎麼完成計算任務的？
“DNA計算是以DNA和相關生物酶為基本材料，利用某些生化反應進行計算的一種新型的分子生物計算方法。”北京大學信息科學技術學院副研究員張成在接受科技日報記者採訪時表示，它主要是利用DNA分子特有的雙螺旋結構和碱基互補配對原則進行計算。
其具體的計算步驟為，首先工作人員對待解決的問題進行編碼，即將運算對象編碼成DNA分子鏈（單鏈或雙鏈）；其次是將編碼後的DNA分子鏈混入生物酶溶液中，生成各種數據池；然後在生物酶的作用下，按照一定規則將解決問題的過程映射成DNA分子鏈的可控生化反應的過程；最後，利用分子生物技術，如聚合酶鏈式反應等，得到最終的運算結果。
“與電子計算的操作不同，DNA計算屬於‘濕實驗’，即大部分運算都在液體裡進行。”張成告訴科技日報記者，在DNA計算環境下，要想讀取數據，可不像電子計算機這麼方便，看一眼電子屏幕就成了，而是需要通過凝膠電泳、熒光成像、原子力顯微鏡、透射電鏡等生物分子檢測技術獲得計算結果。
存儲力和算力遠超傳統方式
張成介紹道，DNA計算的最大優勢在於其高並行性，即DNA的每條單鏈都可被看成是一台計算設備，其內部海量的鏈條則可被看成一個“機房”，這就相當於成百上千台計算機在同時進行運算。
這種高並行性極大地提升了運算速度。舉例來說，若想從億萬人中找出一個手拿釘子的人，傳統的電子計算機往往要一個一個篩，直到檢索出目標；而DNA計算模式，則可並行對1018個人同時進行檢測，其計算速度相當可觀。“高並行性讓DNA計算具備了進行大規模計算的能力，可用於專用計算。”劉向榮表示。
北京大學信息科學技術學院教授許進曾撰文表示，一台DNA計算機在一周的運算量或相當於所有電子計算機問世以來的總運算量。
“除具有高並行性外，DNA分子還具有海量存儲能力，這也是DNA計算的另一優勢。”張成指出，信息時代的數據量呈指數級增長，電子計算機芯片等元器件的集成能力愈發接近瓶頸，亟待開發新的存儲媒介。
DNA作為信息的載體，其貯存容量巨大。1立方米的DNA溶液可存儲1萬億億個二進制數據，遠超當前全球所有電子計算機的總儲存量。
近年來，不僅很多科學家熱衷於研究DNA存儲，一些企業也將目光投向這一領域。微軟研究院計劃於2020年前將DNA存儲系統投入到數據中心中使用，華為戰略研究院也將DNA存儲納入未來研發計劃中。
此外，許進還提到，DNA計算機所消耗的能量只占一台電子計算機完成同樣計算任務所消耗能量的十億分之一。
DNA計算技術落地或需20年
“高大上”的DNA計算，能被用在哪兒呢？
“在信息技術領域中，基於DNA計算的強大運算能力，其有望被應用於密碼破譯或超大規模信息處理等業務中。”劉向榮表示，現有的密碼體系之所以安全、可靠，並非在於其無法被破譯，而是因為破譯時間過長，可能需要上百年。而DNA計算則有望將同一密碼的破譯時間縮短至幾天、甚至更短，屆時現有密碼體系可能會“潰不成軍”。
在北京理工大學計算機學院副教授閆懷志看來，生物醫藥也將是DNA計算主要的應用場景之一。“DNA計算由於其融合應用了電子技術和生物技術，使得電腦與人腦相結合的‘人機合一’成為可能。可以設想，採用DNA計算技術，甚至能在人體或細胞內直接植入人造生物芯片、運行計算機程序。”閆懷志說。
“利用DNA計算技術，科學家可在細胞內植入DNA納米機器人和分子電路，完成細胞功能調控。例如，北京大學相關團隊構建的多種DNA分子電路，可對某種腫瘤標誌物進行特異性識別，進而實現快速診斷。”張成說。
“此外，得益於DNA分子鏈本身的微小性、可折叠性及高度穩定性，DNA分子存儲技術近年來受到廣泛關注。”張成指出，科學家已經把莎士比亞的詩、馬丁·路德金的演講等信息通過分子編碼，成功以DNA形式進行存儲。DNA硬盤或將於不久後問世。
與此同時，專家也表示，目前來看，DNA計算技術落地仍面臨諸多挑戰。
“目前學界還未找到實時、高靈敏度的檢測DNA單分子的技術手段。DNA運算結果信號往往為微小、微量的DNA單分子，如何增強這種納米級別的信號或提升單分子檢測技術的能力，需要我們進一步努力。”劉向榮指出。
新技術只有走出實驗室，才能體現其價值，造福大眾。張成坦言，目前由於DNA計算技術相關研究仍屬於前沿基礎研究範疇，市場資金介入度不夠。“因此，我們亟須加強相關的應用研究，吸引市場的關注。”張成說。
“目前來看，DNA計算技術距離真正落地，還有很長的路要走，或許需要20年。”劉向榮推測道。
（來源：科技日報） |
