Doi oameni de știință de origine română, descoperiri importante în domeniu BIOCOMPUTERELOR

Și să nu ne gândim că supercomputerele prezentului ar fi niște jucării. Cel mai rapid supercomputer din lume, Tianhe-2 din China, este capabil de aproximativ 55 de cvadrilioane (55.000 de trilioane) de calcule pe secundă, adică de multe mii de ori mai puternic decât calculatoarele personale sau cele mai moderne console de jocuri. Cu toate acestea, supercomputerele din prezent rezolvă operațiile în secvențe, una câte una — o limitare severă a puterii de calcul dacă ne gândim că supercalculatorul naturii, creierul uman, poate opera numeroase operațiuni simultan. Puterea de calcul a creierului uman este obținută prin convertirea moleculelor de adenozintrifosfat (ATP) în alte forme moleculare — un proces extrem de eficient din punct de vedere energetic și care generează incomparabil mai puțină căldură decât cipurile de silicon care echipează procesoarele calculatoarelor, potrivit Agerpres.

Acești factori pot explica parțial de ce creierul poate rezolva anumite probleme mult mai rapid decât supercomputerele, consumând în același timp incomparabil mai puțină energie. Creierul uman consumă doar aproximativ 20 de wați de energie, suficient pentru a aprinde un bec nu foarte puternic, în timp ce supercalculatorul Tianhe-2 consumă aproximativ 17,8 megawați de energie, adică energia necesară pentru a aprinde 900.000 de becuri.

Pornind de la mecanismul de funcționare al creierului uman, oamenii de știință susțin că moleculele de ATP ar putea fi cheia pentru a obține un nou calculator, un biocomputer capabil să realizeze calcule simultan și nu secvențial, așa cum face creierul uman.

„Sunt probleme pe care calculatoarele electronice le rezolvă foarte bine. Noi ne propunem însă să rezolvăm rapid și acele probleme care sunt prea grele pentru calculatoarele electronice„, conform co-autorului acestui studiu, Dan V. Nicolau Sr., un inginer chimist român, absolvent al Politehnicii și profesor la Universitatea McGill din Montreal.

Dan V. Nicolau a început să lucreze la ideea unui biocomputer în urmă cu mai bine de zece ani, alături de fiul său, Dan Nicolau Jr., de la Universitatea California din Berkeley, care este și coordonatorul acestui studiu.

„Toate acestea au început de la niște idei scrise pe spatele unui plic, după prea mult rom și cuprindea desene ce semănau cu niște viermișori care explorau un labirint„, a povestiti Nicolau Sr.

În cele din urmă ideea sa s-a concretizat sub forma unui cip de silicon pătrat, cu latura de 1,5 centimetri, încastrat în sticlă, în care au fost realizate niște canale microscopice, fiecare cu un diametru mai mic de 250 de nanometri (mai subțiri decât lungimea de undă a luminii vizibile). Apoi, cei doi oameni de știință au introdus fibre de proteine în aceste canale, fibre care se deplasau într-un mod similar mașinilor în traficul citadin. Acești „agenți”, cum au fost denumiți de cercetători, constau în filamente de actină și microtubuli, proteine care formează structura internă a celulelor vii. Acești agenți sunt puși în mișcare de biomotoare moleculare, așa cum este miozina, care ajută musculatura să se contracte, și respectiv kinezina, care contribuie la transportul intracelular al veziculelor și particulelor. Cei doi oameni de știință au folosit ATP pentru a porni aceste motoare moleculare și au adăugat „etichete” fluorescente diferiților agenți din sistem pentru a-i putea urmări în acțiune.

Agenții intrau printr-o parte a dispozitivului și puteau ieși prin numeroase alte părți. Aceștia pot fi redirecționați aleator printr-o varietate de canale din interiorul cipului. Harta canalelor dispozitivului corespunde tipului de problemă care trebuie rezolvată, iar ieșirile alese de acești agenți din sistem reprezintă răspunsuri potențiale. Cercetătorii au testat noul dispozitiv de calcul pe o clasă de probleme aparte, denumite „probleme NP-complete”. NP (care înseamnă timp polinomial nedeterminat) este setul de probleme ale căror soluții pot fi verificate în timp polinomial. Dar, conform celor știute în prezent, multe dintre aceste probleme necesită timp exponențial pentru rezolvare. Poate că problema cea mai cunoscută de acest tip este de a găsi factorii primi ai unui număr foarte mare. În acest gen de probleme validitatea unei soluții particulare poate fi verificată imediat, însă durează mult timp până la identificarea soluției optime.

Un alt exemplu clasic al unei probleme NP-complete este „dilema comisului voiajor”. Numele problemei provine din analogia cu un vânzător ambulant care pleacă dintr-un oraș și care trebuie să viziteze un număr dat de orașe și care apoi trebuie să se întoarcă la punctul de plecare în cel mai scurt timp. Deși o rută care să treacă prin toate respectivele orașe poate fi identificată relativ rapid, confirmarea faptului că respectiva rută necesită și cel mai mic interval de timp pentru a fi parcursă necesită încercarea tuturor celorlalte rute posibile. Evident, cu cât crește numărul de orașe, cu atât această problemă este mai greu de rezolvat.

Pentru a rezolva această problemă cu acest dispozitiv de calcul este necesară trimiterea a foarte multe molecule prin rețeaua de nanocanale din interiorul cipului, „la fel cum ai trimite milioane de vânzători ambulanți pe rute diferite de la un oraș la altul, pentru a vedea care rută este cea mai promițătoare”, conform lui Dan V. Nicolau.

Într-unul din cele mai noi experimente, cei doi au testat acest dispozitiv de calcul pe varianta NP-completă a problemei sumei submulțimilor. În această problemă este dat un set de numere întregi (așa cum sunt numerele 1 și—1, dar nu și fracții) și trebuie să se afle dacă există o submulțime a acestor numere întregi a căror sumă este egală cu zero. În experimentele derulate cu un set de trei numere întregi, 2, 5 și 9, cercetătorii au arătat că dispozitivul lor ajungea aproape de fiecare dată la rezultatul corect, cu un consum de energie de aproximativ 10.000 de ori mai mic pe fiecare calcul decât i-ar fi trebuit unui calculator electronic.

Găsirea rezolvării unei astfel de probleme poate părea foarte simplă, însă cu cât sunt introduse în problemă mai multe numere întregi ce trebuie analizate, cu atât suma submulțimilor devine exponențial mai greu de rezolvat. „Cel mai performant laptop de la ora actuală nu poate rezolva suma submulțimilor primelor 30 de numere prime„, a precizat Nicolau Sr.

Deși există și alte abordări care își propun să împingă tehnologia spre o nouă și cu totul diferită generație de calculatoare, așa cum sunt cele din domeniul computerelor cuantice, biocalculatoarele s-ar putea dovedi soluția pentru viitor pentru că sunt mult mai stabile decât calculatoarele cuantice, conform autorilor acestui studiu.