एक डीएनए कंप्यूटर जो लगातार बिजली आपूर्ति के बिना चलता है
आयरलैंड की मेनूथ यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने दुनिया का पहला बिना बिजली वाला डीएनए कंप्यूटर बनाया है, और कहा जा रहा है कि इस सिस्टम ने गति का रिकॉर्ड बनाया है। कंप्यूटर वैज्ञानिक डेमियन वुड्स के नेतृत्व में किए गए इस काम ने गणना के बारे में सोचने का एक अलग तरीका पेश किया है, ऐसे समय में जब पारंपरिक सिलिकॉन मशीनें पहले से कहीं अधिक बिजली की खपत कर रही हैं।
यह नतीजा इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एक डिफ़ॉल्ट धारणा को चुनौती देता है: कि उपयोगी कंप्यूटिंग में ट्रांजिस्टर को लगातार विद्युत प्रवाह के तहत चालू और बंद होना चाहिए। इसके बजाय, मेनूथ टीम ने जीवन की रसायन विज्ञान की ओर रुख किया, डीएनए स्ट्रैंड्स और उनकी परस्पर क्रियाओं को गणना के आधार के रूप में उपयोग किया। यह दृष्टिकोण कल हर लैपटॉप या डेटा सेंटर को बदलने के लिए नहीं है। यह एक सिद्धांत का प्रमाण है कि आणविक प्रणालियाँ बहुत कम चालू बिजली खपत के साथ कम्प्यूटेशनल कार्य कर सकती हैं।
कंप्यूटिंग की ऊर्जा मांग क्यों ध्यान आकर्षित कर रही है
कम-शक्ति वाले विकल्पों के पीछे की तात्कालिकता आंकड़ों में स्पष्ट है। 2050 तक, अमेरिकी वाणिज्यिक क्षेत्र द्वारा खपत की जाने वाली बिजली का 20% तक कंप्यूटिंग के लिए उपयोग किया जाने की उम्मीद है। अकेले डेटा सेंटरों की बिजली की मांग अगले कुछ वर्षों में दोगुनी होने का अनुमान है। यह वृद्धि ग्रिड, जलवायु लक्ष्यों और डिजिटल सेवाओं की अर्थव्यवस्था पर दबाव डालती है।
समस्या केवल संयुक्त राज्य अमेरिका तक सीमित नहीं है। वुड्स बताते हैं कि आयरलैंड की 23% बिजली पहले से ही कंप्यूटिंग और डेटा स्टोरेज में जाती है। जैसे-जैसे अधिक कार्यभार क्लाउड में स्थानांतरित होते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विस्तार होता है, ऊर्जा का बोझ और भी कठिन हो सकता है। चिप्स में दक्षता सुधार ने मदद की है, लेकिन उन्होंने स्विच के विशाल नेटवर्क के माध्यम से इलेक्ट्रॉनों को स्थानांतरित करने की मूलभूत लागत को समाप्त नहीं किया है।
वुड्स का तर्क है कि उद्योग केवल एक प्रकार के कंप्यूटर को देखकर सीमित रहा है। सिलिकॉन मशीनें हावी हैं, लेकिन वे एकमात्र संभव मॉडल नहीं हैं। वे बताते हैं कि मानव मस्तिष्क बहुत कम बिजली खपत करते हुए उल्लेखनीय कार्य करता है। प्रकृति को ऐसी प्रणालियों को अनुकूलित करने में अरबों वर्ष लगे हैं, जो जैविक और रासायनिक प्रेरणा को खोजने लायक बनाता है।
ट्रांजिस्टर बनाम डीएनए स्ट्रैंड्स
आधुनिक कंप्यूटर ट्रांजिस्टर में जानकारी को चालू और बंद अवस्थाओं के रूप में एन्कोड करते हैं। एक साधारण गणना करने के लिए भी उन अवस्थाओं को बदलने के लिए एक छोटा विद्युत आवेश आवश्यक होता है। व्यक्तिगत रूप से आवेश बहुत छोटा होता है, लेकिन अरबों ट्रांजिस्टर प्रति सेकंड अरबों बार स्विच करते हुए उस छोटे आवेश को विशाल कुल मांग में बदल देते हैं।
डीएनए एक अलग सूचना प्रणाली प्रदान करता है। यह अणु चार रासायनिक इकाइयों से बना है, जिन्हें अक्सर अक्षरों A, C, G और T द्वारा दर्शाया जाता है। ये इकाइयाँ डेटा संग्रहीत कर सकती हैं, और उनके अनुक्रम एल्गोरिथम प्रतिक्रियाओं में भाग ले सकते हैं। डीएनए कंप्यूटिंग में, गणना बाहरी वोल्टेज द्वारा ट्रांजिस्टर के स्विच होने के बजाय विभिन्न अनुक्रमों के बीच प्रतिस्पर्धा से उत्पन्न हो सकती है।
यह विचार बिल्कुल नया नहीं है। 1990 के दशक में, यूनिवर्सिटी ऑफ सदर्न कैलिफोर्निया के कंप्यूटर वैज्ञानिक लियोनार्ड एडलमैन ने न्यूक्लियोटाइड्स की स्ट्रिंग्स और जैव रसायन का उपयोग करके ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या को हल करके प्रसिद्धि पाई थी। तब से, शोधकर्ताओं ने कम्प्यूटेशनल कार्यों के लिए रासायनिक व्यंजनों को प्रोग्राम करने के कई तरीके विकसित किए हैं। इस क्षेत्र ने दिखाया है कि अणु सिद्धांत रूप में जानकारी संसाधित कर सकते हैं, लेकिन व्यावहारिक मशीनें बनाना मुश्किल बना हुआ है।
डीएनए कंप्यूटिंग को व्यावहारिक बनाने की चुनौती
एक लगातार बाधा एक ऐसा डीएनए कंप्यूटर बनाना है जो ऊर्जावान रूप से अनुकूल, स्थिर और विश्वसनीय हो। कई आणविक कंप्यूटिंग योजनाओं को अंतिम उत्तर तक पहुंचने के लिए सावधानीपूर्वक हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जिसमें बदलाव और टॉप-अप शामिल हैं। यह कम-शक्ति, स्वायत्त संचालन के वादे को कमजोर करता है। एक ऐसी प्रणाली जिसे लगातार देखभाल की आवश्यकता होती है, रोजमर्रा के अर्थ में ज्यादा कंप्यूटर नहीं है।
वुड्स और उनके सहयोगियों ने एक अलग रास्ता अपनाया, जो साधारण स्ट्रैंड प्रतिस्पर्धा के पुराने दृष्टिकोण की तुलना में डीएनए ओरिगेमी के उभरते विज्ञान के अधिक करीब है। डीएनए ओरिगेमी एक लंबे न्यूक्लिक एसिड स्कैफोल्ड को छोटे डीएनए खंडों के साथ जोड़ती है। जब गर्म खारे घोल में मिलाया जाता है और फिर ठंडा किया जाता है, तो घटक कम-ऊर्जा विन्यास में व्यवस्थित हो जाते हैं। प्रभाव में, आणविक टुकड़े विद्युत निर्देशों की धारा के बजाय थर्मोडायनामिक्स द्वारा निर्देशित होकर अपनी व्यवस्था स्वयं पाते हैं।
यह स्व-संयोजन प्रक्रिया रिपोर्ट की गई प्रगति का केंद्र है। यदि कंप्यूटिंग तब होती है जब मिश्रण अपनी निम्नतम ऊर्जा अवस्था की ओर ठंडा होता है, तो सिस्टम को निरंतर बाहरी बिजली आपूर्ति की आवश्यकता नहीं हो सकती है। डीएनए कंप्यूटर को बिना बिजली वाला इस अर्थ में कहा जा सकता है कि इसे प्रत्येक तार्किक ऑपरेशन को चलाने के लिए निरंतर विद्युत प्रवाह की आवश्यकता नहीं होती है। यह अभी भी रासायनिक और तापीय स्थितियों पर निर्भर करता है, लेकिन ऊर्जा रणनीति सिलिकॉन प्रोसेसर से मौलिक रूप से भिन्न है।
गति रिकॉर्ड क्या संकेत देता है
गति रिकॉर्ड का दावा एक और आयाम जोड़ता है। डीएनए कंप्यूटिंग को कभी-कभी धीमा चित्रित किया गया है, समानांतर खोज के लिए मूल्यवान लेकिन तेज़ गणना के लिए नहीं। एक विश्व-प्रथम बिना बिजली वाला सिस्टम जो गति रिकॉर्ड भी बनाता है, बताता है कि आणविक गणना अपेक्षा से अधिक प्रतिस्पर्धी हो सकती है, कम से कम कुछ कार्यों और बेंचमार्क के लिए।
इसका मतलब यह नहीं है कि डीएनए कंप्यूटर जल्द ही स्प्रेडशीट, गेम या बड़े भाषा मॉडल चलाएंगे। इस तकनीक को स्थिरता, विश्वसनीयता, मापनीयता और मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण के बारे में प्रश्नों का सामना करना पड़ता है। एक प्रयोगशाला प्रदर्शन एक वाणिज्यिक उत्पाद के समान नहीं है। फिर भी, एक रिकॉर्ड-सेटिंग परिणाम शोधकर्ताओं के इस क्षेत्र की सीमाओं के बारे में सोचने के तरीके को बदल सकता है।
कम शक्ति, शून्य लागत नहीं
बिना बिजली वाले शब्द के बारे में सटीक होना महत्वपूर्ण है। कोई भी कंप्यूटर किसी न किसी रूप में ऊर्जा के बिना काम नहीं कर सकता। मेनूथ सिस्टम निरंतर बिजली आपूर्ति से बचता प्रतीत होता है, इसके बजाय डीएनए हाइब्रिडाइजेशन और फोल्डिंग के भौतिकी और रसायन विज्ञान का उपयोग करता है। उस अर्थ में, यह पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की तुलना में स्व-संगठित सामग्री के अधिक करीब है।
यह अंतर स्थिरता के लिए मायने रखता है। डेटा सेंटर गणना और कूलिंग के लिए बिजली की खपत करते हैं। यदि कुछ गणनाएँ निष्क्रिय आणविक संयोजन के माध्यम से की जा सकती हैं, तो कंप्यूटिंग की ऊर्जा प्रोफ़ाइल बदल सकती है। ऊर्जा का स्रोत ग्रिड बिजली से रासायनिक तैयारी और तापीय चक्रण में स्थानांतरित हो सकता है, जिनकी अपनी लागत होती है। शुद्ध लाभ विशिष्ट अनुप्रयोग और जीवनचक्र पर निर्भर करेगा।
शोधकर्ता जीव विज्ञान की ओर क्यों लौटते रहते हैं
जीव विज्ञान कुशल सूचना प्रसंस्करण के उदाहरणों से भरा है। कोशिकाएँ संकेतों का जवाब देती हैं, आनुवंशिक सामग्री की प्रतिलिपि बनाती हैं, और जटिल नेटवर्क को केंद्रीय प्रोसेसर या दीवार सॉकेट के बिना नियंत्रित करती हैं। मस्तिष्क सबसे परिचित उदाहरण है, लेकिन डीएनए स्वयं एक भंडारण और प्रसंस्करण माध्यम है जिसे विकासवादी समय में परिष्कृत किया गया है।
डीएनए कंप्यूटिंग शोधकर्ता उस दक्षता का कुछ हिस्सा उधार लेने की कोशिश कर रहे हैं। मेनूथ टीम का डीएनए ओरिगेमी का उपयोग इस बात का एक उदाहरण है कि जैविक संरचनाओं को इंजीनियरिंग लक्ष्यों के लिए कैसे पुनर्निर्मित किया जा सकता है। स्कैफोल्ड और छोटे स्ट्रैंड्स को डिजाइन करके, वैज्ञानिक ऐसी परस्पर क्रियाएँ प्रोग्राम कर सकते हैं जो वांछित कम्प्यूटेशनल परिणाम की ओर ले जाती हैं।
- डीएनए अपने चार रासायनिक इकाइयों के अनुक्रम में जानकारी संग्रहीत कर सकता है।
- गणनाएँ ट्रांजिस्टर स्विचिंग के बजाय प्रतिस्पर्धी बाइंडिंग से उत्पन्न हो सकती हैं।
- डीएनए ओरिगेमी कम-ऊर्जा आकारों में स्व-संयोजन के लिए एक स्कैफोल्ड और छोटे स्ट्रैंड्स का उपयोग करती है।
- बिना बिजली वाला संचालन का अर्थ निरंतर बिजली आपूर्ति नहीं, शून्य ऊर्जा इनपुट नहीं।
- व्यावहारिक चुनौतियों में स्थिरता, विश्वसनीयता और मैनुअल टॉप-अप से बचना शामिल है।
आगे की राह
मेनूथ का परिणाम एक अनुस्मारक है कि कंप्यूटिंग का भविष्य एकरूप नहीं हो सकता। सिलिकॉन सामान्य-उद्देश्य प्रसंस्करण के लिए प्रमुख बना रहेगा, लेकिन आणविक प्रणालियाँ ऐसे niches पा सकती हैं जहाँ कम शक्ति, स्व-संयोजन या बड़े पैमाने पर समानांतरता मायने रखती है। एक विश्व-प्रथम बिना बिजली वाला डीएनए कंप्यूटर जिसने गति रिकॉर्ड बनाया है, यह संकेत है कि क्षेत्र आगे बढ़ रहा है।
भविष्य के काम को यह दिखाना होगा कि क्या दृष्टिकोण को मापा जा सकता है, क्या इसे विश्वसनीय रूप से प्रोग्राम किया जा सकता है, और क्या यह पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ इंटरफेस कर सकता है। यदि इन प्रश्नों का उत्तर दिया जा सकता है, तो डीएनए कंप्यूटिंग प्रयोगशाला की जिज्ञासा से एक पूरक तकनीक में बदल सकती है। अभी के लिए, यह उपलब्धि इस बात का प्रमाण है कि गणना हमेशा बिजली ग्रिड पर निरंतर निर्भरता के साथ नहीं आनी चाहिए।
यह लेख New Atlas की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
Originally published on newatlas.com
