Un ordinateur à ADN d’une complexité sans précédent

Peu énergivores, ils offrent une densité de stockage vertigineuse. Alors que les ordinateurs basés sur l’ADN n’étaient jusqu’à présent capables que de stocker des informations ou d’effectuer des calculs, des chercheurs américains ont développé un dispositif capable de réaliser ces deux tâches.  

D’après Dailygeekshow.com , cette conception innovante amène des dispositifs à base d’ADN qui présentent un certain nombre d’avantages potentiels, tels que la possibilité de stocker durablement de grandes quantités d’informations dans des volumes microscopiques. De plus, jusqu’à présent, les architectures utilisées limitaient grandement leurs possibilités d’utilisation.

« Nous avons découvert que la combinaison de l’ADN et d’un matériau synthétique offre tout un éventail de possibilités pratiques qui n’étaient pas envisageables auparavant », souligne le chercheur.

Semblables à des cellules nerveuses ramifiées, de tels supports offrent une densité de stockage énorme (10 000 téraoctets par centimètre cube), tout en protégeant les molécules d’ADN qui, maintenues à 4 °C, devraient rester intactes pendant 6 000 ans. Une enzyme est utilisée pour transcrire les brins d’ADN en ARN, qui peuvent ensuite être lus par une machine de séquençage.

Des données originales préservées
Comparable au fait de réaliser une copie d’un document avant de commencer à le modifier, une telle approche permet d’éviter que les données originales ne soient détruites pendant le calcul. Les auteurs de l’étude ont ainsi pu encoder trois images JPEG dans environ 2 000 brins d’ADN et les lire 10 fois.

Les chercheurs ont également utilisé le système pour résoudre des problèmes basiques, en chargeant chacune des quelque 1 000 combinaisons possibles de petites grilles d’échecs et de sudoku dans les microparticules d’ADN. Après les avoir transcrites en ARN, la fameuse enzyme a permis d’éliminer toute solution enfreignant les règles de ces jeux.

« Les ordinateurs à ADN sont particulièrement adaptés à ce type d’opération », explique Keung. « Leur mise à l’échelle pourrait offrir des avantages substantiels par rapport aux processeurs coûteux et énergivores actuellement utilisés pour former l’intelligence artificielle. »

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