Winzige Moleküle lösen könnte Probleme Supercomputer nehmen Lebenszeiten zu knacken


Die Moleküle helfen, die Muskeln Vertrag könnte eines Tages Hilfe Laufwerk eine neue Art von molekularen Supercomputer, sagte Forscher.

Diese biologische Computer schnell komplexe Probleme lösen könnte, die herkömmlichen Supercomputern Lebenszeiten zu knacken in Anspruch nehmen würde, hinzugefügt Wissenschaftler.

Moderne Supercomputer sind nachwievor sehr mächtig. Der weltweit schnellsten Supercomputer, Tianhe-2 in China, ist in der Lage bis zu etwa 55 Billiarden Rechenschritte pro Sekunde, die mehrere tausend Mal mehr als ein Desktop-Computer oder Videospiel-Konsole ist.

Jedoch Operationen konventionelle Supercomputer in der Regel nacheinander einzeln nacheinander. Im Gegensatz dazu können Gehirne viele Vorgänge gleichzeitig oder parallel ausführen. Das menschliche Gehirn versorgt auch diese zelluläre Prozesse durch chemisch umwandeln das Molekül Adenosintriphosphat oder ATP, in anderen molekularen Formen, eine energieeffiziente Prozess, der weit weniger Wärme als Silizium-Chips tun.

Diese Faktoren können teilweise erklären, warum Gehirn lösen können bestimmte Probleme viel schneller als konventionelle Supercomputer und gleichzeitig weniger Strom verbrauchen können. Das menschliche Gehirn verbraucht beispielsweise nur etwa 20 Watt Ausgangsleistung und kaum genug ist, um eine schwache Glühbirne, während Tianhe-2 ca. 17,8 Megawatt Leistung, die genug verbraucht, um etwa 900.000 solche Glühbirnen auszuführen ist. [10 Dinge, die Sie nicht über das Gehirn wissen]

Biologische computer

Jetzt haben Forscher vorgeschlagen, dass ATP könnte dazu beitragen, einen neuen Computer macht, der die Berechnungen parallel ausführt, ähnlich wie was das menschliche Gehirn tut.

"Es gibt Probleme, die elektronische Rechner sehr gut lösen können. Wir sind nur mit dem Ziel, Probleme zu lösen, die elektronische Rechner nicht gut zu lösen,"studieren Senioren-Autor Dan Nicolau Sr., Chemie-Ingenieur an der McGill University in Montreal, erzählte Leben Wissenschaft.

Nicolau begann die Idee für dieses Gerät mehr als einem Jahrzehnt mit seinem Sohn, Erstautor der Studie Dan Nicolau Jr., an der University of California, Berkeley. "Dies begann als eine Idee wieder ein Umschlag nach zu viel Rum, denke ich, mit Zeichnungen von wie kleine Würmer aussah, Labyrinthe, zu erforschen,", sagte der ältere Nicolau in einer Erklärung.

Dieser Rum betriebenen Kritzeleien verwandelte sich schließlich in einem quadratisch, Glas-beschichteten Silizium-Chip ca. 0,6 Zoll (1,5 cm) breit, auf denen die beiden Forscher mikroskopisch kleine Kanäle, jeweils weniger als 250 Nanometer breit geätzt. (Das ist dünner als eine Wellenlänge des sichtbaren Lichts.) Den Chip mit seinem Netzwerk von winzigen Kanälen, sieht ein bisschen wie eine Miniaturausgabe eines Stadt-Straße-Rasters.

Die Forscher gesendet Fasern des Proteins in den Kanälen herumschwimmen bewegte viel wie Autos fahren auf den Stadtstraßen. Diese "Agents", wie die Wissenschaftler genannt, bestand aus Actin-Filamenten und Mikrotubuli, Proteine, aus denen sich die innere Struktur der Zellen. Die Agenten wurden angetrieben durch molekulare Motoren wie Myosin, die Muskeln Vertrag und Kinesin, hilft die Transport Fracht um hilft innerhalb der Zellen. Die Forscher ATP verwendet, um diese molekularen Motoren anzutreiben, und hinzugefügt Fluoreszenzmarkierungen auf die Agenten, sie visuell zu verfolgen.

Die Agenten geben Sie eine Ecke des Geräts und können aus vielen verschiedenen Ausgänge zu verlassen. Sie können nach dem Zufallsprinzip auf eine Vielzahl von Kanälen an mehreren Kreuzungen im Chip weitergeleitet bekommen. Das Layout der Gerätekanäle entspricht ein gelöstes Problem, die wollen die Wissenschaftler und die Ausfahrt wählen die Agenten steht für mögliche Antworten.

Unlösbare Probleme

Die Wissenschaftler testeten ihr neue Gerät in eine Klasse von Problemen als NP-vollständige Probleme bekannt. In dieser Art von Rätsel möglicherweise in der Lage, schnell zu bestätigen, ob eine bestimmte Lösung kann oder auch nicht, aber man kann nicht schnell die beste Lösung für das Problem finden.

Ein klassisches Beispiel für ein NP-vollständiges Puzzle ist "Traveling Salesman Problem," in dem jemand eine Liste der Städte gegeben ist und den kürzesten Weg von einer Stadt, die jede andere Stadt genau einmal besucht und kehrt zurück zum Ausgangspunkt finden muss. Obwohl man möglicherweise in der Lage, schnell herauszufinden, ob eine Route bekommt zu allen Städten und geht nicht mehr als einmal in jeder Stadt, beinhaltet versucht jede einzelne Kombination bestätigen, ob dieser Weg der kürzeste ist. Diese Brute-Force-Strategie wächst weitaus komplexer als die Anzahl der Städte erhöht.

Der Versand der Ware und das routing der Datenpakete verbessern könnte diese Art von Problem zu lösen, sagte der Forscher. [Top 10 Erfindungen, die die Welt veränderten]

Wenn die Forscher ihre Geräte zu verwenden wollten, um das Traveling Salesman Problem anzugreifen, sagte sie senden würde unzählige Moleküle Wandern innerhalb dieser Netzwerke "viel wie Millionen von amok laufen, von Stadt zu Stadt Reisen-Verkäufer senden, und sehen, welche Wege die vielversprechendsten" Nicolau.

In neuesten Experimenten der Forscher testeten sie ihr neue Gerät auf der NP-vollständige Version des Teilmenge Summe Problems. Dieses Problem, erhält man einen Satz von Ganzzahlen – ganze Zahlen wie 1 und negative 1, aber keine Brüche wie die Hälfte – und muss herausfinden, ob eine von diesen Zahlen Teilmenge, deren Summe Null ist.

In Experimenten mit einer Reihe von drei Zahlen – 2, 5 und 9 – die Forscher zeigten ihr Gerät bekam die richtige Antwort fast die ganze Zeit. Das Gerät würde etwa 10.000 Mal weniger Energie verbrauchen pro Berechnung als elektronische Rechner würde, berichteten die Forscher in einer Studie veröffentlicht in der Zeitschrift Proceedings der National Academy of Sciences Online-22 Februar.

Suche nach einer Antwort auf dieses einfache Problem mag trivial erscheinen, aber das neue Gerät dient als ein Proof of Concept für kompliziertere Versionen des Chips, die schwieriger Probleme lösen können, sagte der Forscher. Zum Beispiel ruft das Teilmenge Summe Problem zunehmend schwieriger wird mehr Zahlen gibt es, zu analysieren. "Die beste mögliche Laptop jetzt scheitern würden, um eine Teilmenge Summe mit den ersten 30 Primzahlen zu lösen," sagte Nicolau.

Die bisherige Forschung vorgeschlagen, daß "ein NP-vollständiges Problem zu lösen, man sie alle lösen kann", sagte Nicolau. "Sicherlich, wenn unsere Arbeit the Traveling Salesman Problem beheben kann, kann es sehr praktische Anwendungen haben."

Während andere Ansätze, wie z.B. Quantenrechnen, auch viele Berechnungen gleichzeitig durchführen, die Quanten-Computern verwendeten Komponenten leichter als die molekularen Maschinen, die in der neuen Studie verwendeten gestört werden, sagten die Forscher.

Eine mögliche Einschränkung dieses Ansatzes ist, wie die Agenten derzeit alle in die Geräte an einer Ecke des jeder Chip eingespeist, sagten die Forscher.

"Je mehr Agenten, desto länger dauert es zu füttern in und durchführen einer Berechnung habt", sagte Nicolau. "Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, die wir diesem Problem, z. B. Aufspaltung jedes Gerät in eine Reihe von Geräten, die jeder lösen können Teil des Problems lösen."

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