डीएनए भविष्य की हार्ड ड्राइव है

मानवता चीज़ें बनाने में महान है, लेकिन एक चीज़ है जिसे हमारी प्रजाति लगभग किसी भी अन्य चीज़ से अधिक बनाती है: जानकारी।

2013 में बहुत पहले, एक अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला था कि दुनिया के सभी डेटा का 90 प्रतिशत पिछले दो वर्षों में उत्पन्न हुआ था, और फिर भी यह मात्रा हाल के वर्षों की तुलना में अभी भी कम लगती है। 2017 में 26 ज़ेटाबाइट्स (एक ज़ेटाबाइट = एक अरब टेराबाइट्स) डेटा बनाया गया, जो कि वर्ष 2010-2013 में बनाए गए सभी डेटा से अधिक है।

एक के अनुसार 2019 में प्रकाशित रिपोर्ट, हर दिन हम इंस्टाग्राम पर 95 मिलियन फ़ोटो और वीडियो साझा करते हैं, ट्विटर पर 500 मिलियन ट्वीट पोस्ट करते हैं और 294 बिलियन ईमेल भेजते हैं। हालाँकि इंटरनेट अलौकिक लग सकता है, लेकिन उस सारे डेटा को दुनिया भर के हार्ड ड्राइव और सर्वर पर भौतिक रूप से संग्रहीत करना पड़ता है। परेशानी यह है कि डेटा भंडारण के वे पारंपरिक माध्यम शायद आने वाले दशक में डेटा की अपेक्षित बाढ़ को बरकरार नहीं रख पाएंगे।

समाधान क्या है? भविष्य की हार्ड ड्राइव वास्तव में बहुत पुरानी हो सकती है, कुछ ऐसा जो इसे पढ़ने वाले हर व्यक्ति के अंदर है: डीएनए।

प्रकृति का अनुदेश पुस्तिका

डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड या डीएनए, वह अणु है जो यह तय करता है कि किसी जीव का विकास कैसे होता है। एक डीएनए अणु में चार नाइट्रोजन आधार होते हैं - एडेनिन (ए), थाइमिन (टी), गुआनिन (जी), और साइटोसिन (सी) - और अनुक्रम ये आधार इस बात के लिए निर्देश बनाते हैं कि कोशिकाओं का विकास कैसे होना चाहिए, जो बालों और आंखों के रंग, ऊंचाई आदि जैसी चीजों को प्रभावित करते हैं पर। डीएनए मूलतः शरीर निर्माण के लिए निर्देश पुस्तिका है।

डीएनए आश्चर्यजनक मात्रा में जानकारी भी रख सकता है: एक ग्राम पर 215 पेटाबाइट (1 पेटाबाइट लगभग 100 मिलियन गीगाबाइट) डेटा होता है। इसकी दीर्घायु भी उतनी ही प्रभावशाली है। चुंबकीय टेप और फ्लैश मेमोरी जैसे पारंपरिक माध्यम खराब हो जाते हैं, चाहे बार-बार उपयोग के कारण या बस समय के कारण। डीएनए का भी क्षरण होता है, लेकिन काफी धीमी गति से: भंडारण की स्थिति के आधार पर, यह हजारों, या यहां तक ​​कि हजारों वर्षों तक चल सकता है।

इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि शोधकर्ता प्रकृति की भंडारण प्रणाली को दुनिया की सूचना की निरंतर धारा के लिए एक जहाज के रूप में देखते हैं।

डीएनए-आधारित भंडारण के लिए एक मंच बनाने वाली कंपनी कैटलॉग के सीईओ ह्युनजुन पार्क कहते हैं, "यह लगभग पूर्ण चक्र में आ रहा है।" "हम इस माध्यम को विकसित करने की प्रेरणा पाने के लिए प्रकृति की ओर वापस जा रहे हैं।"

कैटलॉग इस तकनीक में अग्रणी कंपनियों में से एक है, जो डीएनए-आधारित स्टोरेज प्लेटफॉर्म का निर्माण कर रही है जो तेजी से बढ़ती बड़ी फ़ाइलों को समायोजित कर सकती है। 5जी, हाई डेफिनिशन युग।

दुःस्वप्न की कीमत पर अद्भुत संभावनाएँ

डीएनए पर डेटा संग्रहीत करने का विचार 60 के दशक में सोवियत वैज्ञानिक मिखाइल नीमन द्वारा प्रस्तावित किया गया था। उसके बाद के दशकों में, शोधकर्ताओं ने वास्तव में ऐसा करने में काफी प्रगति की है, हालाँकि इसमें महत्वपूर्ण बाधाएँ भी आई हैं।

पार्क बताते हैं, "जो बाधा इस तकनीक को मुख्यधारा में आने से रोक रही है, वह यह है कि यह वास्तव में महंगी है और बहुत सारी जानकारी संग्रहीत करने में धीमी है।"

के अनुसार 2018 में प्रकाशित एक अध्ययनउस समय की सबसे अधिक लागत प्रभावी डीएनए भंडारण तकनीक में डेटा लिखने के लिए लगभग $3,500 प्रति एमबी और इसे पढ़ने के लिए $1,000 प्रति एमबी की लागत आती थी, इसलिए अभी अपने सॉलिड स्टेट ड्राइव को बंद न करें।

कैटलॉग का उद्देश्य प्रिंटिंग प्रेस की तुलना में डीएनए भंडारण की लागत को कम करना है, क्रांतिकारी उपकरण जो तेजी से प्रिंट करने के लिए स्याही में लिपटे अक्षरों के विनिमेय ब्लॉकों का उपयोग करता था पन्ने.

पार्क बताते हैं, "जिस तरह से यह पहले किया गया था, वह यह है कि डीएनए -एटीसीजी- के आधार का उपयोग 1 और 0 की किसी भी लंबी स्ट्रिंग का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जा सकता है, क्योंकि यही वह डेटा है जिसे आप लिखने का प्रयास कर रहे हैं। लेकिन उस दृष्टिकोण के साथ समस्या यह है कि प्रत्येक आधार जोड़ी जिसे आप जोड़ रहे हैं उसकी एक लागत है और इसमें समय लगता है।"

कैटलॉग की प्रिंटिंग प्रेस विधि में, लकड़ी के ब्लॉक "डीएनए अणुओं के ब्लॉक होते हैं जिन्हें हमने पूर्व-संश्लेषित किया था, लेकिन बड़ी मात्रा में। डीएनए की दुनिया में,'' वह समझाते हैं, ''यदि आप कुछ अलग-अलग अणुओं की बड़ी मात्रा में संश्लेषण करने की कोशिश कर रहे हैं - मान लीजिए, 100 के क्रम पर - तो यह वास्तव में सस्ता और आसान है।

"लेकिन अगर आप दस लाख अलग-अलग अणुओं की बहुत छोटी मात्रा को संश्लेषित करने की कोशिश कर रहे हैं," वह आगे कहते हैं, "यह वास्तव में महंगा और धीमा है। हम इन बड़े ब्लॉकों को ले रहे हैं जिन्हें हमने बड़ी मात्रा में बनाया है और हम उस प्रिंटर का उपयोग कर रहे हैं जिसे हमने उन्हें व्यवस्थित करने के लिए विकसित किया है। अलग-अलग संयोजन बनाएं और उन्हें एक साथ जोड़ें ताकि हमें विभिन्न अणुओं की यह विशाल विविधता मिल सके जिसे हम फिर अलग-अलग बता सकें को जानकारी।”

प्रकृति के माध्यम से एक बेहतर कंप्यूटर का निर्माण

जबकि डीएनए की भंडारण क्षमताएं दिलचस्प हैं, पार्क कंप्यूटिंग के लिए इसकी क्षमता से भी उत्साहित है। वर्षों तक, कंप्यूटर मोटे तौर पर मूर के नियम द्वारा निर्धारित पथ का अनुसरण करते थे, जिसमें कहा गया था कि हर दो साल में हम कंप्यूटर चिप पर फिट होने वाले ट्रांजिस्टर की संख्या को दोगुना कर सकते हैं। हालाँकि, इन दिनों कंप्यूटर चिप्स इतने छोटे हो गए हैं कि इसकी संभावना कम होती जा रही है कि हम वहां और अधिक ट्रांजिस्टर लगा सकेंगे। अनिवार्य रूप से, मूर का नियम मर चुका है, या कम से कम एक धर्मशाला में।

हालाँकि, मानवता की निरंतर बड़े कंप्यूटरों की आवश्यकता जीवंत है, और इसलिए शोधकर्ता कंप्यूटर की नई नस्लों को विकसित करने के लिए दौड़ रहे हैं (क्वांटम कंप्यूटर, उदाहरण के लिए)। डीएनए-आधारित कंप्यूटर एक संभावना है।

पार्क कहते हैं, "हमें लगता है कि एक बार जब आपके पास डीएनए में डेटा होगा, तो हम उस डेटा पर गणना करने के लिए एंजाइम और अन्य डीएनए अणुओं का उपयोग कर सकते हैं," और यह उस डेटा पर गणना करने का एक बेहद कुशल, बेहद समानांतर तरीका है। यह सभी दैनिक अनुप्रयोगों या सभी कम्प्यूटेशनल समस्याओं के लिए नहीं, बल्कि एक सेट के लिए होगा जो समस्याएं समाज के लिए और अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही हैं, हमें लगता है कि डीएनए इससे निपटने का एक शानदार तरीका होगा यह।"

पार्क का कहना है कि डीएनए कंप्यूटर उन समस्याओं के लिए उपयुक्त होंगे जहां आपके पास बड़ी मात्रा में डेटा है, लेकिन आपको जो गणना करने की ज़रूरत है वह बहुत जटिल नहीं है। उदाहरण के तौर पर, वह एक ऐसे परिदृश्य की कल्पना करता है जहां किसी को जनगणना डेटा के एक्साबाइट्स को खंगालने की जरूरत होती है।

“आप चाहते हैं कि आप सभी चीजों को एक साथ शीघ्रता से खोज सकें और लोगों के नाम बता सकें जो एक निश्चित आयु सीमा या आय सीमा या भौगोलिक क्षेत्र जैसे मानदंडों के एक निश्चित सेट को पूरा करते हैं, ”उन्होंने कहा कहते हैं. "पारंपरिक कंप्यूटर में ऐसा करने के लिए, दशकों से आपके द्वारा एकत्रित किए गए सभी एक्साबाइट को देखने में सक्षम होने के लिए, आपको चुंबकीय टेप को वापस पढ़ना होगा वह ठंडे बस्ते में पड़ा हुआ है... फिर उस पर उन ब्लॉकों की गणना करें जो मेमोरी में फिट होते हैं, और फिर उन ब्लॉकों में जो प्रोसेसिंग यूनिट में फिट होते हैं, और इसे एक क्रम में करें ढंग। यदि आपके पास यह डीएनए में है, तो डीएनए की सूचना घनत्व के कारण इसकी मात्रा वास्तव में छोटी होगी, और इसलिए आप कुछ जांचें छोड़ रहे होंगे जो उस विशेषता से जुड़ी होंगी जिसे आप देख रहे हैं के लिए।"

क्षितिज पर एक क्रांति

तो आपको अपने मौजूदा गियर को हटाकर उसे बायो-ऑर्गेनिक कंप्यूटर पार्ट्स से बदलने की तैयारी कब करनी चाहिए? शायद जल्द ही कभी नहीं.

"मुझे लगता है कि निकट भविष्य के लिए," पार्क कहते हैं, "लेखन प्रक्रिया जहां आप डिजिटल डेटा को डीएनए में परिवर्तित कर रहे हैं वह विशेष सुविधाओं पर हो रही है।" डीएनए डेटा सुविधाओं में डीएनए-आधारित डेटा होगा, जिसे लोग पारंपरिक सर्वर की तरह एक्सेस कर सकते हैं, हालांकि उनका सुझाव है कि लोग परीक्षण में अपने डेटा की प्रतियां प्राप्त कर सकते हैं ट्यूब.

अभी के लिए, डीएनए-आधारित भंडारण और कंप्यूटिंग रोजमर्रा की जिंदगी का एक उल्लेखनीय हिस्सा होने की संभावना नहीं है, लेकिन कुछ ऐसा है जो मानवता के बड़े चित्र दृश्य पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है।