Meteoroloji enstitüleri global hava iddiaları üretirken, süreç boyunca bu kestirimlere çok sayıda farklı data akışı gerçekleşir. Hava durumu araştırmacıları data ölçüsü ile daha düzgün başa çıkabilmek için birçok farklı işlemciye sahip bilgisayarlar kullanıyor. “Paralel bilgisayar” olarak isimlendirilen bu işlemcilerin her biri, dünyanın makul bir bölgesinden gelen dataları tıpkı anda kıymetlendiriyor.
Gerçek süreçleri gerçekleştiren aritmetik ünitelere ek olarak, bu türlü bir bilgisayar yalnızca süreçleri dağıtmak için de birçok işlemciye gereksinim duyar. Basitçe söylemek gerekirse, aritmetik ünitelere misyonlar atıyor ve kısmi sonuçları mantıksal bir toplu sonuç olarak biçimde birleştiriyorlar. Hava durumu iddiası örneğinde, denetim eden işlemciler Dünya’nın alt alanlarından gelen hesaplamaları tek tek denetim ediyor. Kendi ortalarında dataların ve sonuçların değişimini düzenlerler. Baktığımızda, yakın etraftaki alçak basınç alanlarının tesiri dikkate alınmaz ise, yüksek basınçlı bir alanın nasıl davranacağını iddia 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 emelleri için gereken uğraş çoklukla orantısız bir formda 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 meseleleri 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, muhtemel bir sonuca karşılık geliyor.
Avantajı, ağ üzerinden tıpkı anda birçok aracı gönderebilmeniz ve tıpkı anda tüm potansiyel yolları izleyebilmeleri. Bu nedenle, klâsik bir dijital bilgisayar üzere birbiri gerisine bir tahlil yolunu düzgün bir formda 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 takım, casusları ağ üzerinden taşımak için motor proteinlerin kinetic gücünü kullanıyor.
Yeniden 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 gereç. Zira muhakkak şartlar altında kendini çoğaltabilir.” diyor. Bio4Comp’ta gruplar, kendilerine ilişkin bir ömrü olmayan meyyit unsurlar ile çalışıyor.
Bununla birlikte, casuslar olarak ağda hareket eden moleküller, örnek verecek olursak kesişmelerde bölünebilir ve böylelikle birebir 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 aslında 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 gereksinim duyar. Blaudeck bunu, “Ajan yoğunluğu, yani ünite vakit başına bir kanal kısmından gelen casus sayısı, çıkışa hakikat 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, birçok insanın masasının altında yer alan şahsî bilgisayarların yerini alamaz. “Bilgisayarlarımız, muhteşem bilgisayarları tamamlayacak formda tasarlanmıştı. Biyo-bilgisayarlar ile çözmek istediğimiz tüm sorunlar, üstün bilgisayarlar tarafından da çözülebilir. Lakin bir gün daha süratli olmayı ve birebir 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 mahzur daha var. Reuter, “Şimdiye kadar yaklaşımın muteber bir dereceye kadar çalıştığını gösterebildik. Şu anda sonuçlarımız kuantum bilgisayarların üç yahut dört yıl evvel nerede olduğu ve hala harika bilgisayarlar ile rekabet etmekten uzakta olduğu tarafında.” diyor. Sıkıntının 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 gereksinimimiz 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 âlâ 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 takımları biyolojideki öteki 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 pahalarını 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 bedeli 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 tıpkı anda birbirleriyle tepkiye giriyor.
Teoride, bilhassa optimizasyon sorunları için çok uygun. Bu sorunlarda her vakit birkaç uygulanabilir tahlil var. Lakin bunlardan biri en güzel, en süratli ve en ekonomik olanı. En düzgün bilinen örnek, gezgin satıcı sorunu. Bir tüccar, hiçbirini iki kere ziyaret etmeden bir listedeki tüm kentleri kapsamalı. Önüne çıkan sayısız seyahat notası seçeneği var, fakat kilometrelerden tasarruf etmek için doğal olarak en kısa rotayı kullanmak istiyor.
Değerlendirme Metotları 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 belli 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 sistemler yok. Bu prosedürlerin gelecekte geliştirilmesi ve o kadar pratik olması imkansız değil. DNA bilgisayarları, ilgili sorunları işleyebilecektir.
Philipps Marburg Üniversitesi’nde Biyotıp bilgi bilimi profesörü olan Dominik Heider, tekrar de DNA tabanlı bilgisayarlar konusunda biraz kuşkucu: “Akademik bir bakış açısından, tüm bunlar hayli enteresan. Lakin korkarım ki pratikte alakasız olmaya devam edecek.” Bunun nedeninin epeyce 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 formda 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 klâsik 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 kişisel bir kombinasyonundan oluşur. Çeviri, laboratuvarda uzun mühlet saklanabilen ve rastgele bir vakitte tekrar okunabilen gerçek DNA’ya kolay kolay aktarılabilir. Dijital bir bilgisayar daha sonra DNA datalarını tekrar ikili koda çevirebilir ve belgeyi tekrar dijital olarak görüntüleyebilir.
Bununla birlikte Heider, yolda hiçbir datanın kaybolmamasını sağlamak için, pratikte gerisinde epey fazla bilgisayar bilimi olduğunu söylüyor:”DNA’nın sentezi sırasında, kopyalama sırasında DNA depolamasında yanılgı kaynakları var. Depolama ve sıralama sırasında misyonumuz, bu yanlışları yakalayan düzeltme kodları geliştirmek.”
Herhangi bir depolamada olduğu üzere, depolama yoğunluğu ve maliyet ortasında bir ödünleşim olduğunu söyledi: “Daha fazla bilgi depolamak açıkça daha değerliye mal oluyor. Tekrar, kodu sonsuz bir uzunlukta bir DNA kesimine sığdıramayız. Ferdî kısa modüllere muhtaçlığımız var, sonrasında da her vakit sıralamadan sonra kesimlerin gerçek formda tekrar 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 değerli. 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. Tarihî dokümanlar, doğum kayıtları yahut artık değişmeyen uzun vadeli hava durumu bilgileri üzere datalar yalnızca DNA için harikadır.” Bir kere 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 sırf acil durumlar için depolanan arşivlerdeki büyük ölçüde data için, biyolojik alternatif olabilir.
