Живой суперкомпьютер уже выполнил первые вычисления

Традиционные электронные компьютеры стали катализатором невиданного ранее технологического прогресса в минувшие десятилетия. Однако их последовательная природа – способность работать только над одной вычислительной задачей в данный момент времени – мешает решать сложные проблемы комбинаторики, такие как способ складывания молекулы белка или оптимальная маршрутизация сигналов в сети. Объём вычислений, необходимых для нахождения решения в этих случаях растёт экспоненциально с размером задач, быстро делая их непрактичными для последовательных компьютеров. Уже существующие параллельные системы страдают от недостатков, усложняющих масштабирование и прикладное использование.

В статье, вышедшей на днях в Трудах Национальной Академии Наук (PNAS), излагается новый подход к организации параллельных вычислений, использующий последние достижения нанотехнологий и биологии.

Учёные из Дрезденского технического университета, Института молекулярной клеточной биологии и генетики им.Макса Планка в кооперации с коллегами из Великобритании, Швеции, Канады, США и Нидерландов продемонстрировали решение эталонных проблем комбинаторики путём кодирования их в сети наноканалов с молекулярными моторами. Для этого сначала аналитически проектировали сеть, подходящую для решения проблемы, а затем изготавливали её физический аналог с помощью стандартных нанолитографических технологий микроэлектронного производства.

Авторы продемонстрировали такие достоинства нового метода, как внутреннюю предрасположенность для параллельных вычислений, масштабируемость, устойчивость к ошибкам и энергоэффективность.

Созданная сеть одновременно зондировалась многими белковыми волокнами-микротубулами, которые самостоятельно приводились в движение молекулярным слоем моторных белков (миозин или кинезин), покрывавшим дно каналов. Конструкцией сети были предусмотрены два типа соединений, автоматически перенаправлявшие волокна к правильному решению проблемы. Они позволяли микротубулам проходить либо прямо, либо сворачивать в один из двух каналов с вероятностью 50:50.

Время решения этим методом комбинаторной задачи увеличивалось с её ростом в степенной зависимости (как N2), что дает огромный выигрыш в сравнении с экспоненциальной зависимостью (2N), характерной для последовательных компьютеров.

Поскольку в работу сети вовлечены только биологические агенты, а источником их питания является АТФ, выделения тепла практически не происходит, а значит снимается проблема перегрева – ещё один фактор, ограничивающий возможности применения традиционных компьютерных архитектур.

Сами авторы затрудняются прогнозировать когда мы увидим полномасштабный биокомпьютер. Одно из вероятных направлений будущих работ это создание гибридных систем, комбинирующих наноканальные сети с обычными компьютерами.