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Qu'est-ce que le calcul ADN, comment ça marche et pourquoi c'est une si grosse affaire

Qu'est-ce que le calcul ADN, comment ça marche et pourquoi c'est une si grosse affaire


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Au cours de la dernière décennie, les ingénieurs se sont heurtés à la dure réalité de la physique à la recherche d'ordinateurs plus puissants: les transistors, les interrupteurs marche-arrêt qui alimentent le processeur de l'ordinateur, ne peuvent pas être rendus plus petits qu'ils ne le sont actuellement. Au-delà de la puce en silicium, une alternative intuitive est actuellement en cours de développement utilisant l'ADN pour effectuer les mêmes types de calculs complexes que les transistors en silicium font actuellement. Mais qu'est-ce que le calcul ADN, comment fonctionne le calcul ADN et pourquoi est-ce si important?

Au-delà du transistor

Le problème avec les transistors est qu'ils existent maintenant à l'échelle de quelques nanomètres de taille - seulement quelques atomes de silicium d'épaisseur. Ils ne peuvent pratiquement pas être plus petits qu'ils ne le sont actuellement.

S'ils deviennent plus petits, le courant électrique traversant le transistor s'échappe facilement dans d'autres composants à proximité ou déforme le transistor en raison de la chaleur, le rendant inutile. Vous avez besoin d'un nombre minimum d'atomes pour faire fonctionner le transistor et nous avons fonctionnellement atteint cette limite.

Les ingénieurs ont trouvé des solutions à ce problème en utilisant des systèmes multicœurs et multiprocesseurs pour augmenter la puissance de calcul sans avoir à rétrécir davantage les transistors, mais cela s'accompagne également de compromis en termes de défis de programmation et d'exigences d'alimentation, donc une autre solution est nécessaire si nous espérons voir des ordinateurs plus puissants à l'avenir.

VOIR AUSSI: INFORMATIQUE COGNITIVE: PLUS HUMAINE QUE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Alors que l’informatique quantique fait l’objet d’une forte pression ces derniers temps, l’informatique par ADN peut être tout aussi puissante, voire plus, que l’informatique quantique, et elle ne rencontre pas autant de contraintes de stabilité que l’informatique quantique. De plus, nous savons que cela fonctionne; nous sommes nous-mêmes des exemples vivants du stockage de données et de la puissance de calcul de l'ADN.

Le défi de l'informatique ADN est que, par rapport à l'informatique classique, elle est extrêmement lente. L'évolution a eu des centaines de millions d'années pour développer la séquence complexe d'ADN qui existe à l'intérieur de chacune de nos cellules afin que l'ADN soit habitué à travailler selon des échelles de temps géologiques, et non selon les multiples gigahertz des processeurs classiques modernes.

Alors, comment le calcul ADN fonctionne-t-il alors et pourquoi la poursuivons-nous si elle est si lente?

Qu'est-ce que le calcul ADN, comment ça marche et pourquoi est-ce un si gros problème?

Pour comprendre ce qu'est l'informatique ADN, comment elle fonctionne et pourquoi l'informatique ADN est si importante, nous devons d'abord arrêter de la considérer comme une sorte de remplacement de notre utilisation informatique classique quotidienne; nous ne jouerons pas de sitôt à des jeux sur ordinateur ADN, si une telle chose était même possible. Les puces de silicium seront encore avec nous pendant très longtemps.

Le calcul ADN est ce que nous utiliserions pour résoudre des problèmes au-delà de la portée de ce qu'un ordinateur classique peut résoudre, de la même manière que l'informatique quantique peut briser le cryptage RSA en quelques instants alors que cela pourrait prendre des milliers d'années à un ordinateur classique pour faire de même.

Le calcul ADN a été décrit pour la première fois en 1994 par l'informaticien Leonard Adleman de l'Université de Californie du Sud. Après avoir lu la structure de l'ADN, il a été inspiré pour écrire un article dans le journal Science montrant comment vous pouvez utiliser l'ADN pour un problème mathématique et informatique tristement célèbre connu sous le nom de problème du chemin Hamilton dirigé, communément appelé le problème du «voyageur de commerce» (bien que le problème du chemin de Hamilton soit une version légèrement différente du problème du vendeur itinérant, pour nos besoins, ils sont essentiellement interchangeables).

Quel est le problème du voyageur de commerce?

Comme le définit le problème du voyageur de commerce, une entreprise a un vendeur qui doit visiter n nombre de villes effectuant des appels et ne peut visiter chaque ville qu'une seule fois. Quelle séquence de villes visitées fournit le chemin le plus court, et donc le moins cher?

Quand n égal à 5, le problème peut être résolu à la main sur un morceau de papier et un ordinateur classique peut tester tous les chemins possibles relativement rapidement. Mais si n égale 20? Trouver le chemin le plus court à travers 20 villes devient beaucoup plus difficile en termes de calcul et il faudrait un ordinateur classique exponentiellement plus longtemps pour trouver la réponse.

Essayez de trouver le chemin le plus court entre 500 villes et il faudrait un ordinateur classique plus longtemps que toute la durée de vie de l'Univers pour trouver le chemin le plus court puisque le seul moyen de vérifier que nous avons trouvé le chemin le plus court est de vérifier chaque permutation de villes. . Certains algorithmes utilisent le calcul dynamique qui peuvent théoriquement réduire le nombre de vérifications requises (et le problème réel du chemin Hamilton ne nécessite pas de vérifier chaque nœud d'un graphique), mais cela pourrait réduire de quelques millions d'années le sommet; le problème sera toujours pratiquement impossible sur le plan informatique sur un ordinateur classique.

Comment le calcul ADN résout ce problème

Ce qu'Adleman a pu démontrer [PDF], c'est que l'ADN peut être assemblé de manière à ce qu'un tube à essai rempli de blocs d'ADN puisse s'assembler pour coder tous les chemins possibles du problème du voyageur de commerce en même temps.

Dans l'ADN, le codage génétique est représenté par quatre molécules différentes, appelées A, T, C et G. Ces quatre «bits», lorsqu'ils sont enchaînés, peuvent contenir une quantité incroyable de données. Après tout, le génome humain est codé dans quelque chose qui peut être emballé dans un seul noyau d'une cellule.

En mélangeant ces quatre molécules dans un tube à essai, les molécules se sont naturellement assemblées en brins d'ADN. Si une combinaison de ces molécules représente une ville et une trajectoire de vol, chaque brin d'ADN pourrait représenter une trajectoire de vol différente pour le vendeur, le tout étant calculé à la fois dans la synthèse des brins d'ADN s'assemblant en parallèle.

Ensuite, il s'agirait simplement de filtrer les chemins les plus longs jusqu'à ce que vous n'ayez plus que le chemin le plus court. Dans son article, il a montré comment cela pouvait être fait avec 7 villes et la solution au problème serait codée dès que les brins d'ADN seraient synthétisés.

La raison pour laquelle cette excitation a généré était que les structures d'ADN sont bon marché, relativement faciles à produire et évolutives. Il n'y a pas de limite à la puissance que le calcul ADN peut théoriquement avoir puisque sa puissance augmente plus vous ajoutez de molécules à l'équation et contrairement aux transistors en silicium qui peuvent effectuer une seule opération logique à la fois, ces structures d'ADN peuvent théoriquement effectuer autant de calculs à un moment au besoin pour résoudre un problème et tout faire en même temps.

Le problème, cependant, est la vitesse. Même s'il a fallu quelques instants pour que la solution d'Adleman au problème du voyageur de commerce soit encodée dans ses brins d'ADN dans le tube à essai, il a fallu des jours pour filtrer les mauvaises solutions pour trouver la solution optimale qu'il recherchait—après préparation méticuleuse de ce calcul unique.

Pourtant, le concept était solide et le potentiel de gains incroyables en capacité de stockage et en vitesses de calcul était évident. Cela a lancé deux décennies de recherche sur la façon de créer une réalité informatique ADN pratique.

Quels sont les avantages du calcul ADN?

Comme l’a démontré l’article d’Adleman, le principal avantage du calcul ADN par rapport au calcul classique - et même à l’informatique quantique dans une certaine mesure - est qu’il peut effectuer d’innombrables calculs en parallèle. Cette idée du calcul parallèle n'est pas nouvelle et a été imitée dans le calcul classique depuis des décennies.

Lorsque vous exécutez deux applications sur un ordinateur en même temps, elles ne s’exécutent pas simultanément. à tout moment, une seule instruction est exécutée. Donc, si vous écoutez de la musique et faites des achats en ligne à l'aide d'un navigateur, l'ordinateur utilise en fait quelque chose appelé changement de contexte pour donner l'apparence de la concurrence.

Il exécute une instruction pour un programme, enregistre l'état de ce programme après l'exécution de l'instruction et supprime le programme de la mémoire active. Il charge ensuite l'état précédemment enregistré du deuxième programme, exécute son instruction suivante, enregistre son nouvel état, puis le décharge de la mémoire active. Il recharge ensuite le premier programme pour exécuter sa prochaine instruction et ainsi de suite.

En effectuant des millions d'étapes incrémentielles par seconde dans différents programmes, l'apparence de la concurrence est obtenue, mais rien n'est jamais réellement exécuté en parallèle. Le calcul ADN peut en fait effectuer ces millions d'opérations en même temps.

Plus de 10 trillions de molécules d'ADN peuvent être compressées en un seul centimètre cube. Ce centimètre cube de matériau pourrait théoriquement effectuer 10 trillions de calculs à la fois et contenir jusqu'à 10 téraoctets de données. À bien des égards, une grande partie de la presse essoufflée mais inexacte que l'informatique quantique obtient est effectivement possible avec le calcul ADN.

Le calcul ADN est alors mieux considéré comme un complément de l'informatique quantique, de sorte que lorsqu'il est couplé et piloté par un ordinateur classique agissant comme un gestionnaire de style Singleton, les types d'augmentation spectaculaire de la puissance de calcul que les gens espèrent voir dans le futur devenir réellement possible.

Combien de temps faudra-t-il pour que les ordinateurs à ADN arrivent?

Nous avons parcouru un long chemin depuis 1994. Peu de temps après qu'Adleman a publié son article, les chercheurs ont pu construire des portes logiques à partir de l'ADN - les parties d'un circuit construit à partir de transistors individuels qui peuvent construire des équations logiques compliquées vrai-faux à partir du courant électrique .

Ce mois-ci, des informaticiens de l'Université de Californie à Davis et à Caltech ont synthétisé des molécules d'ADN qui peuvent s'auto-assembler en structures en exécutant essentiellement leur propre programme utilisant des entrées à six bits.

Microsoft a même un langage de programmation pour le calcul ADN qui peut aider à rendre le calcul ADN pratique une fois que la technologie des bio-processeurs progresse au point de pouvoir exécuter des algorithmes plus sophistiqués. En fait, Microsoft prévoit d'introduire l'informatique ADN dans ses services cloud d'ici 2020 et de développer activement un stockage de données ADN à intégrer dans ses services cloud.

Il est probable que ces progrès seront réalisés beaucoup plus rapidement que les progrès de l'informatique quantique. L'informatique quantique nécessite des machines sophistiquées, des supraconducteurs et des conditions extrêmement froides pour maintenir les qubits suffisamment stables pour effectuer des tâches de calcul réellement utiles, et à moins que nous ne développions un matériau pouvant agir comme un supraconducteur à température ambiante, ils ne se frayeront pas un chemin dans nos ordinateurs bientôt.

Le calcul de l'ADN, quant à lui, utilise de l'ADN que nous sommes devenus experts dans la manipulation au point de remplacer un seul gène d'un brin d'ADN par CRISPR. Les matériaux nécessaires pour synthétiser les molécules d'ADN sont bon marché et facilement disponibles et restent stables à température ambiante et au-delà. Ce que l’ADN est potentiellement capable d’obtenir compte tenu de la résilience et du parallélisme biologique de l’ADN représente une étape essentielle vers l’avenir de l’informatique.


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Commentaires:

  1. Vuong

    Peu de gens peuvent se vanter d'une telle ingéniosité que l'auteur

  2. Thornly

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