Meteoroloji enstitüleri global hava varsayımları üretirken süreç boyunca bu iddialara çok sayıda farklı bilgi akışı Escort Fikirtepe gerçekleşir Hava durumu araştırmacıları bilgi ölçüsü ile daha uygun başa çıkabilmek için birçok farklı işlemciye sahip bilgisayarlar kullanıyor Paralel bilgisayar olarak isimlendirilen bu işlemcilerin her biri dünyanın belli bir bölgesinden Sancaktepe escort gelen bilgileri birebir anda pahalandırıyor
Gerçek süreçleri gerçekleştiren aritmetik ünitelere ek olarak bu türlü bir bilgisayar yalnızca süreçleri dağıtmak için de birçok işlemciye muhtaçlık duyar Basitçe söylemek gerekirse aritmetik ünitelere üsküdar escort bayan vazifeler atıyor ve kısmi sonuçları mantıksal bir toplu sonuç olarak halde birleştiriyorlar Hava durumu iddiası örneğinde denetim eden işlemciler Dünya nın alt alanlarından gelen hesaplamaları tek tek denetim ediyor Kendi ortalarında bilgilerin ve sonuçların değişimini düzenlerler Baktığımızda yakın etraftaki alçak basınç alanlarının tesiri dikkate alınmaz ise yüksek basınçlı bir alanın nasıl davranacağını varsayım etmenin hiçbir yararı olmaz
Kontrol Sistemi İçin Hesaplama Gücü
Ancak rastgele bir sayıda karmaşık sorunu çözmek için rastgele bir sayıda işlemciyi basitçe birbirine bağlayamazsınız Ne kadar çok bilgisayar paralel olarak çalışırsa denetim sistemi için o kadar fazla bilgi süreç gücü gerekir Denetim maksatları için gereken gayret ekseriyetle orantısız bir biçimde artar Bu paralel hesaplamanın geçerli bir seçenek üzere göründüğü sadece birkaç uygulama olduğu manasına geliyor
Bunun nedeni dijital bir bilgisayarın mimarisinde yatıyor Birbiri gerisinde bir bilgi süreç adımını yürütmek için tasarlandı Son yıllarda bilgisayarların giderek artan bilgi süreç gücü dijital bilgisayarların bu pürüze karşın giderek daha karmaşık sıkıntıları çözebilmesini sağladı Bununla birlikte dijital bilgisayarların daha da geliştirilmesi daima olarak fizikî ve teknik sonlarla karşı karşıya kalıyor Böylelikle paralel hesaplamayı daha kolay hale getirmek için hesaplamaya yönelik başka araştırma yaklaşımları ilgi
kazanıyor
Bu alanda gelecek vaat eden araştırma sonuçlarıyla büyük ilgi gören kuantum bilgisayarlarının gölgesinde birçok grup biyoloji alanındaki yaklaşımlarla da adımlarını atıyor
Biyo Bilgisayar Nedir
Uluslararası araştırma projesi Bio 4Comp birkaç yıldır ağ tabanlı biyo bilgisayarlara el atıyor Fikir şu Biyolojik casuslar matematiksel bir sorun temsil eden karmaşık bir nano kanal ağı üzerinden bir seyahate gönderiliyor Daha sonra casusun bir kavşakta hangi dönüşü yaptığına bağlı olarak kümülatif sonuca bir sayı ekleniyor yahut eklenmiyor Aracının ağ üzerinden izlediği yol mümkün bir sonuca karşılık geliyor
Avantajı ağ üzerinden tıpkı anda birçok aracı gönderebilmeniz ve birebir anda tüm potansiyel yolları izleyebilmeleri Bu nedenle klâsik bir dijital bilgisayar üzere birbiri gerisine bir tahlil yolunu düzgün bir biçimde hesaplamak yerine ağ tabanlı biyo bilgisayarın hesaplamaları paralel olarak yapması gerekiyor Chemnitz deki Fraunhofer Elektronik Nano Sistemler ENAS Enstitüsü nden Dr Danny Reuter ağların üretimi ve teknolojilerin ölçeklenebilirliği üzerine araştırma çalışmalarından sorumlu
Dr Reuter bir rock konserindeki kalabalık sörfü ile ağdaki süreçler ortasında bir karşılaştırma yapıyor Motor proteinler bizim durumumuzda hayvan hücrelerinde türetilen moleküller olan biyolojik casusları tıpkı müzik hayranlarının bir müzikçiyi seyirciler aracılığı ile taşıması üzere hareket ettirir Yani burada grup casusları ağ üzerinden taşımak için motor proteinlerin kinetic gücünü kullanıyor
Tekrar Fraunhofer ENAS tan olan Reuter in meslektaşı Thomas Blaudeck gelecekte bir ağda temel araştırmadan uygulamalı araştırmaya geçmek için milyonlarca temsilciye sahip olmayı umuyor Her casus kendi işlemcisidir Nano ağda hareket etmek klâsik bir dijital bilgisayarın bilgi süreç suratından çok daha yavaş olduğundan pratik uygulamalarda avantajlarımızdan yararlanabilmek için çok sayıda aracıya gereksinimimiz var
İşlemciler Olarak Virüsler
Bu avantajlar öncelikle paralellik ve güç verimliliği ile ilgili Bunlar tam olarak dijital bilgisayarların zorluklarla karşılaştığı alanlar Blaudeck ağ tabanlı biyo bilgisayarın potansiyel uygulamalarını prensip olarak her seçimde muhtemel kombinasyonların katlanarak artan karmaşıklığa sahip tüm misyonlarda görüyor Blaudeck Biyolojik yaklaşımlarla sahip olduğumuz avantaj materyal Zira makul şartlar altında kendini çoğaltabilir diyor Bio4Comp ta takımlar kendilerine ilişkin bir ömrü olmayan meyyit hususlar ile çalışıyor
Bununla birlikte casuslar olarak ağda hareket eden moleküller örnek verecek olursak kesişmelerde bölünebilir ve böylelikle tıpkı anda iki hesaplama adımını gerçekleştirebilir Birinci kısım kesişme tarafından temsil edilen sayıyı ekler ikinci kısım farklı bir yol alır ve sayıyı eklemez
Bununla birlikte öteki araştırma projeleri esasen canlı casuslarla çalışıyor ve ağlar aracılığı ile virüs yahut bakteri gönderiyor Burada ortacılar işlemci sayısını artırmak için basitçe çoğaltabilirler Bu çoğaltma her şeyden evvel en gerekli harekettir Zira ağın girişinde bir çeşit darboğaz yaratılır Orada rastgele bir anda sadece sonlu sayıda aracı ağa girebilir Fakat ağ daha da fazla dallanır ve her geçişte daha da büyür
Pratik ile ilgili hesaplamalara hakikaten müsaade veren ağlar karmaşık bir sorunu temsil edebilmek için çok sayıda kesişme noktasına muhtaçlık duyar Blaudeck bunu Ajan yoğunluğu yani ünite vakit başına bir kanal kısmından gelen casus sayısı çıkışa gerçek giderek küçülür O vakit biyoloji bize bu sorunda yardımcı olur diyerek açıklıyor
Süper Bilgisayarlar İçin Bir Tamamlayıcı
Birgün biyo bilgisayarlar da güç verimliliğinde öne çıkabilir Danny Reuter a nazaran bu bilgisayarlar birden fazla insanın masasının altında yer alan şahsî bilgisayarların yerini alamaz Bilgisayarlarımız üstün bilgisayarları tamamlayacak formda tasarlanmıştı Biyo bilgisayarlar ile çözmek istediğimiz tüm sorunlar harika bilgisayarlar tarafından da çözülebilir Fakat bir gün daha süratli olmayı ve tıpkı hesaplamaları yapmak için çok daha az güç kullanmayı umuyoruz İki Fraunhofer araştırmacısına nazaran üç ila dört büyüklük sırası hesaplama başına daha az enerji projelerinin gayesi bu
Ancak bu yolda üstesinden gelinmesi gereken birkaç pürüz daha var Reuter Şimdiye kadar yaklaşımın sağlam bir dereceye kadar çalıştığını gösterebildik Şu anda sonuçlarımız kuantum bilgisayarların üç yahut dört yıl evvel nerede olduğu ve hala üstün bilgisayarlar ile rekabet etmekten uzakta olduğu tarafında diyor Sorunun can alıcı noktası Reuter ve Blaudeck in Fraunhofer grubunun ana odak noktası olan ölçeklendirme Reuter Ağlarımızı büyütmeye ve daha fazla temsilci göndermeye devam edersek ilgili bir sorun için muhtaçlığımız olan alan çok büyük oldurdu Yanılgı oranı da çok yüksek olurdu diye belirtiyor Bir sonraki inşaat alanının görüldüğü yer burası
Örneğin kelamda etiketleme bilgisayarların performansını artırmalı Bu süreçte araştırmacılar ağ üzerinden geçerken molekülleri işaretlerler böylelikle daha sonra geçtikleri yeri daha yeterli okuyabilirler Reuter şu anda casusun ağ üzerinden geçerken hala bir mikroskopla görüntülendiğini bildiriyor Ancak casus geçtiğinde sinyal alan yahut ağda belli bir noktada ona bir ölçü DNA ekleyen ve daha sonra hangi yolu izlediğini takip eden elektronik bileşenler üzerinde çalışıyoruz
Bu birebir vakitte bir sonraki adımda otomatikleştirilecek olan ağın çıkışında algılamayı da kolaylaştıracak
Henüz Bilhassa Sürdürülebilir Değil
Ayrıca projede değiştirilebilir kavşaklar eksik Şimdiye kadar bir nano ağ sırf tek bir matematik sorununu temsil ediyor Thomas Blaudeck ağ tabanlı bilgisayarın donanım ve yazılım ortasındaki sonu bulanıklaştırdığını açıklıyor Bizim durumumuzda yazılım donanımda kavşakların tam olarak düzenlenmesiyle temsil edilir Her hesaplama için başka bir çip araştırmacıların kabul ettiği bir şey şimdi bilhassa sürdürülebilir değil Bununla birlikte evrensel olarak değiştirilebilir kesişimler uygulanabilirse çeşitli hesaplama sorunları tek bir çip ile temsil edilebilir ve hesaplanabilir
Pek çok soru çözülememiş olsa da Reuter ve Blaudeck optimist bir zihin çerçevesi içinde Nano kanalları üretmek için gerekli biyoteknoloji ve üretim teknolojileri halihazırda mevcut Buradaki zorluk hem bilimsel disiplinleri matematik ve bilgisayar bilimleri ile bir ortaya getirmek hem de klasik mikroelektroniğe yabancı olan alt ögeleri geliştirmek
Kare Kökleri Hesaplamak İçin DNA
Bu ortada araştırma grupları biyolojideki başka uygulamalardan yararlanıyor Bilgisayar bilimcisi ve moleküler biyolog Leonard Adleman 1994 yılında programlanabilir bir DNA ile deneyler gerçekleştirdi Daha sonra bir test tüpünde birbirleriyle tepkiye girdiği DNA dizilerindeki girdi kıymetlerini temsil etti Bununla Adleman kolay matematiksel hesaplamalar yapabildi
2019 yılında öteki bir grup bu türlü bir DNA bilgisayarı ile karekök hesaplamayı başardı Her bir DNA zincirine kendi floresan renk pahası verildi Deneyden sonra bu renk bedellerinin yeni kombinasyonları daha sonra hesaplamanın sonucuna karşılık geldi
Bu yaklaşımın avantajı ağ tabanlı biyo bilgisayarda olduğu üzere devasa paralelleşme DNA zincirleri test tüpünde tüm kombinasyonlarda birebir anda birbirleriyle tepkiye giriyor
Teoride bilhassa optimizasyon sorunları için çok uygun Bu sorunlarda her vakit birkaç uygulanabilir tahlil var Fakat bunlardan biri en uygun en süratli ve en ekonomik olanı En yeterli bilinen örnek gezgin satıcı sorunu Bir tüccar hiçbirini iki defa ziyaret etmeden bir listedeki tüm kentleri kapsamalı Önüne çıkan sayısız seyahat notası seçeneği var lakin kilometrelerden tasarruf etmek için doğal olarak en kısa rotayı kullanmak istiyor
Değerlendirme Usulleri Mevcut Değil
DNA bilgisayarında her kent kendi DNA zincirini alacaktı Hepsi bir tımarhaneyi kopyalayarak birbirine reaksiyon verecek böylelikle tıpkı anda akla gelebilecek tüm yolları yaratacaktı Sayısal bir bilgisayarın muhakkak sayıda kent için bu hesaplamayı yapması yıllar alacaktır Artık hedeflenen kimyasal tepkilerle daha uzun DNA modüllerini ortadan kaldırırsanız teorik olarak hepsinden daha kısa yol kalır
İşin püf noktası şu Pratik olarak tepkiden sonra sonuçları kıymetlendirmek için uygun prosedürler yok Bu prosedürlerin gelecekte geliştirilmesi ve o kadar pratik olması imkansız değil DNA bilgisayarları ilgili sorunları işleyebilecektir
Philipps Marburg Üniversitesi nde Biyotıp data bilimi profesörü olan Dominik Heider yeniden de DNA tabanlı bilgisayarlar konusunda biraz kuşkucu Akademik bir bakış açısından tüm bunlar epeyce farklı Lakin korkarım ki pratikte alakasız olmaya devam edecek Bunun nedeninin epey kolay olduğunu söylüyor DNA bilgisayarlarının yapabildiği her şeyi kuantum bilgisayarları da yapabilir Heider üstelik bunlarla baş etmenin çok daha kolay olduğunu söylüyor Video kasetler için VHS ve Betamax günlerinde olduğu üzere iki yaklaşımdan yalnızca biri geçerli olacak ve bunun DNA bilgisayarları olacağından şüpheliyim
DNA ya Çevrilen İkili Veriler
Bununla birlikte Heider hiçbir biçimde bilgisayar bilimi için DNA dan vazgeçmek istemiyor MOSLA Araştırma Projesi nde dataları DNA da depolamak için bilgisayar bilimi biyoloji fizik ve kimyadan meslektaşları ile birlikte çalışıyor Bunu yapmak için klasik dijital bilgisayarlardan gelen ikili bilgiler yani uzun bir sıfırlar ve birler zinciri A C G ve T harflerine çevrilir
Bu harfler dört tabanı temsil eder Bu harfler her DNA yı oluşturan dört baz manasına gelir Bir canlının her genomu bu dört bazın ferdî bir kombinasyonundan oluşur Çeviri laboratuvarda uzun müddet saklanabilen ve rastgele bir vakitte tekrar okunabilen gerçek DNA ya kolaylıkla aktarılabilir Dijital bir bilgisayar daha sonra DNA bilgilerini tekrar ikili koda çevirebilir ve belgeyi tekrar dijital olarak görüntüleyebilir
Bununla birlikte Heider yolda hiçbir datanın kaybolmamasını sağlamak için pratikte ardında hayli fazla bilgisayar bilimi olduğunu söylüyor DNA nın sentezi sırasında kopyalama sırasında DNA depolamasında yanılgı kaynakları var Depolama ve sıralama sırasında vazifemiz bu kusurları yakalayan düzeltme kodları geliştirmek
Herhangi bir depolamada olduğu üzere depolama yoğunluğu ve maliyet ortasında bir ödünleşim olduğunu söyledi Daha fazla data depolamak açıkça daha değerliye mal oluyor Tekrar kodu sonsuz bir uzunlukta bir DNA modülüne sığdıramayız Ferdî kısa kesimlere gereksinimimiz var sonrasında da her vakit sıralamadan sonra kesimlerin yanlışsız formda yine nasıl birleştirileceğine dair bilgilere Lakin bu meta bilgiler de depolama alanı kaplar
Serin Kuru ve Karanlık Bir Yerde Saklanmalı
Bu DNA depolama alanı hala çok kıymetli Heider Şimdiye kadar bu kadar büyük ölçülerde DNA üretmeye gerek yoktu diyor Bu nedenle pratikte DNA depolamanın kullanımını uygun hale getirecek kadar ucuz bir süreç hala mevcut değil Bununla birlikte Heider on yıl içinde kâfi araştırma ile her şeyin kökten farklı görünebileceğini umuyor
Bazı uygulamalar için DNA depolamanın eşsiz birçok avantajı var Teknolojimiz öncelikle uzun vadeli arşivlemede kullanılacak Tarihi dokümanlar doğum kayıtları yahut artık değişmeyen uzun vadeli hava durumu dataları üzere datalar yalnızca DNA için harikadır Bir defa üretildiğinde depolama buzdolabının çalışması dışında neredeyse hiç güç gerektirmez Bunun nedeni DNA nın saklanmasının kolay olması Heider bunu soğuk kuru ve karanlık olarak özetliyor Yanılgı düzeltmesinin kişisel mutasyonları telafi etmesi gerekli
Çoğu insan muhtemelen kendi tatil fotoğraflarını sabit disklerde SSD lerde yahut bulutta saklamaya devam edecek Bununla birlikte DNA depolaması yakında kimsenin tertipli olarak erişmesi gerekmeyen lakin sadece acil durumlar için depolanan arşivlerdeki büyük ölçüde bilgi için biyolojik alternatif olabilir