Résumé :
Des chercheurs de l'université de Maynooth en Irlande ont développé un nouveau type d'ordinateur à ADN qui ne s'appuie pas sur des puces de silicium traditionnelles ni sur un apport continu d'énergie électrique, mais qui utilise l'interaction entre les molécules d'ADN pour effectuer des opérations mathématiques. Le système est capable d'effectuer des opérations telles que l'addition, la soustraction, la multiplication et la division et, lors d'expériences, de traiter avec succès des calculs complexes impliquant des données de 100 bits.
Les chercheurs ont déclaré que le système a non seulement la capacité d'être réutilisé, mais peut également s'appuyer sur l'interaction des molécules elles-mêmes pour effectuer les calculs après le démarrage, ouvrant ainsi de nouvelles orientations de recherche pour le futur calcul à faible consommation d'énergie, le stockage de données à long terme et les applications biomédicales.
Ce résultat de recherche a été publié dans la revue universitaire internationale Nature. L’équipe de recherche appelle ce système un ordinateur à ADN échafaudé (SDC) et le décrit comme l’un des systèmes informatiques moléculaires les plus complexes et les plus rapides signalés jusqu’à présent.
Contrairement aux ordinateurs traditionnels qui traitent les informations binaires via les états de commutation des transistors, les ordinateurs à ADN utilisent les propriétés chimiques des molécules d'acide nucléique pour traiter les informations. Les chercheurs pré-conçoivent les séquences de différents fragments d’ADN, permettant à ces molécules de se combiner les unes avec les autres selon des règles spécifiques, pour finalement former une structure moléculaire pouvant représenter les résultats des calculs.
L'ensemble du système ne ressemble pas à un ordinateur au sens traditionnel du terme. Il ne nécessite pas de carte mère, de processeur ou de carte graphique, ni le grand nombre de transistors de commutation à grande vitesse que l'on trouve dans les ordinateurs électroniques traditionnels. Au cours de l'expérience, les chercheurs n'ont besoin que de mélanger de l'eau, du sel, des fragments d'ADN courts et un échafaudage d'ADN plus long dans un tube à essai, et grâce à une petite quantité de chauffage et de refroidissement ultérieur, le processus de calcul peut démarrer.
Parmi eux, les brins d'ADN plus longs agissent comme des échafaudages, et des fragments d'ADN courts y sont combinés selon des règles prédéfinies. À mesure que la température change, les molécules continuent de se combiner et de se réorganiser, formant progressivement une structure plus stable. L'arrangement moléculaire final correspond à la réponse au problème de calcul.
Le professeur Damian Woods de l'Institut Hamilton de l'Université Maynooth a déclaré qu'une innovation clé de cette technologie est que le système peut naturellement trouver la réponse correspondante sans avoir besoin d'un apport continu d'énergie pour piloter chaque étape du calcul.
Cette méthode de calcul utilise les principes de la thermodynamique. Lorsque les molécules d’ADN interagissent, différentes méthodes de liaison ont des états énergétiques différents. En concevant rationnellement des séquences d'ADN et des structures d'échafaudage, les chercheurs peuvent faire correspondre l'arrangement moléculaire qui représente la bonne réponse à un état énergétique plus favorable, de sorte que l'ensemble du système tende progressivement vers cet état au cours du processus d'auto-assemblage.
En d'autres termes, au lieu de demander au processeur d'effectuer des calculs étape par étape selon une série d'instructions électroniques comme les programmes traditionnels, les chercheurs codent à l'avance les règles de calcul dans les molécules d'ADN, puis laissent les molécules s'appuyer sur leurs propres interactions chimiques pour trouver des résultats conformes aux règles.
Cette méthode est particulièrement adaptée à l'étude des calculs au niveau moléculaire. Un grand nombre de molécules d’ADN peuvent interagir simultanément dans la même solution, le système dispose donc de capacités potentielles de traitement parallèle. Cependant, le grand nombre de molécules ne signifie pas que tous les calculs peuvent être effectués immédiatement. La vitesse finale dépend encore de multiples maillons tels que les réactions moléculaires, l’assemblage de la structure et la lecture des résultats.
Pour vérifier les capacités réelles du système, l'équipe de recherche a conçu et testé 10 programmes de calcul différents impliquant diverses opérations mathématiques, y compris des tâches de calcul allant jusqu'à une échelle de données de 100 bits.
Dans une expérience simple, l'ordinateur ADN a réussi l'opération 10 plus 3, ce qui a pris environ 30 secondes. Pour un ordinateur conventionnel, ce calcul serait effectué presque instantanément, mais pour un système qui s'appuie sur l'auto-assemblage de molécules pour effectuer le calcul, ce résultat démontre sa capacité à gérer des tâches informatiques simples.
Dans une autre expérience plus complexe, les chercheurs ont demandé au système d'ajouter des nombres allant d'environ 11 millions à 34 millions. En raison de la plus grande échelle de calculs, le système prend finalement jusqu'à 14 heures environ pour obtenir des résultats.
Ces expériences montrent que les ordinateurs à ADN peuvent gérer des problèmes beaucoup plus complexes qu'une simple addition à un chiffre, mais il existe encore un énorme écart entre leur vitesse de calcul et les puces de silicium traditionnelles. Les chercheurs n'essaient pas de le construire pour remplacer directement les ordinateurs ordinaires, mais espèrent explorer une autre façon d'utiliser la matière elle-même pour le traitement de l'information.
Le professeur adjoint Abir Eshra, qui a participé à la recherche, a déclaré que la vitesse de réponse de ce système n'est pas aussi rapide que celle des puces en silicium, mais que ses performances présentent des avantages par rapport à d'autres ordinateurs à ADN développés précédemment. Elle a souligné que l'objectif de la recherche n'est pas de faire en sorte que les ordinateurs à ADN surpassent les ordinateurs électroniques traditionnels dans toutes les tâches, mais de tirer parti des avantages potentiels de l'informatique moléculaire en termes de consommation d'énergie et de traitement parallèle.
Outre la puissance de calcul, les performances de réutilisabilité du système sont également l'un des résultats importants de cette recherche. Des expériences ont montré que le même système informatique ADN peut effectuer en continu jusqu'à 25 tâches informatiques différentes sans avoir à reconstruire complètement le système à chaque fois.
Pour l'informatique moléculaire, la réutilisabilité est importante. Certaines premières méthodes de calcul de l'ADN consommaient une grande quantité de matériaux moléculaires, ce qui rendait difficile la poursuite de l'utilisation du système d'origine une fois le calcul terminé. Si un grand nombre de molécules d’ADN doivent être préparées à nouveau pour chaque opération, le coût et la difficulté d’application pratique de la technologie associée augmenteront considérablement.
Le système développé par l'équipe de l'Université de Maynooth peut être réutilisé dans des calculs continus, offrant ainsi la possibilité d'établir une plate-forme de calcul moléculaire plus pratique à l'avenir. Cependant, la recherche en est encore au stade de laboratoire et la stabilité du système dans des tâches plus complexes, des exécutions plus longues et des déploiements à grande échelle nécessite une vérification plus approfondie.
Le contexte de cette recherche est la pression énergétique provoquée par la croissance continue des besoins mondiaux en informatique et en stockage de données.
Les modèles d'intelligence artificielle, les services de cloud computing et les grands centres de données nécessitent un grand nombre de processeurs pour fonctionner en continu. À mesure que l’ampleur des tâches informatiques continue de croître, la consommation d’énergie des systèmes informatiques électroniques traditionnels est devenue un problème de plus en plus important dans le développement industriel.
Woods a souligné que l'informatique et le stockage de données représentent une part importante de la consommation électrique de l'Irlande. Il estime que pendant longtemps, les gens ont eu tendance à assimiler les ordinateurs à des puces de silicium et à des circuits électroniques, mais ont ignoré qu'il existe d'autres systèmes dans la nature capables de traiter l'information.
Le cerveau en est un exemple. Le cerveau humain est capable d’accomplir des tâches complexes de traitement de l’information avec une consommation d’énergie bien inférieure à celle de nombreux systèmes informatiques modernes. Bien que l’informatique ADN ne fonctionne pas de la même manière que le cerveau, les chercheurs espèrent trouver de nouvelles architectures informatiques en explorant des processus physiques et chimiques différents de l’informatique électronique traditionnelle.
L'ADN lui-même possède également une densité d'informations extrêmement élevée. Il est composé de quatre nucléotides de base, qui codent des informations selon des arrangements différents. En théorie, l’ADN peut stocker de grandes quantités de données dans un volume extrêmement réduit. Il a donc longtemps été considéré comme un support potentiel pour le futur stockage de données à haute densité.
Cependant, le stockage de l'ADN et le calcul de l'ADN sont deux directions de recherche liées mais différentes. Le stockage de l'ADN se concentre principalement sur la manière de coder les informations numériques en séquences d'acides nucléiques et de les lire de manière fiable en cas de besoin ; Le calcul de l'ADN tente d'utiliser les interactions entre molécules pour effectuer directement des opérations logiques ou mathématiques. Cette recherche se concentre sur ce dernier point et constitue également une base pour l’exploration future de systèmes combinant calcul et stockage.
Les chercheurs pensent que cette technologie pourrait être utilisée à l'avenir dans des scénarios spécifiques dans lesquels la conservation à long terme des informations est requise, l'approvisionnement en énergie est limité ou les capacités de traitement parallèle des molécules peuvent être pleinement utilisées. Par exemple, dans certains systèmes de stockage de données à long terme, si la préservation des informations peut être intégrée à une partie de la tâche informatique, il existe une opportunité de réduire la dépendance aux équipements électroniques traditionnels.
Dans un avenir plus lointain, l'informatique moléculaire pourrait également être combinée à la recherche biomédicale. Puisque l’ADN lui-même est une molécule d’information dans les organismes vivants, les chercheurs espèrent déterminer si des systèmes moléculaires similaires peuvent être utilisés pour effectuer des tâches spécifiques à l’intérieur des cellules ou dans des environnements biologiques, comme l’identification de certains signaux moléculaires liés à une maladie.
S'ils sont réalisés à l'avenir, de tels systèmes devraient aider les chercheurs à développer de nouveaux capteurs moléculaires ou permettre à des biomolécules spécifiques de réagir à leur environnement. Cependant, l’ordinateur à ADN actuel est encore un système expérimental fonctionnant dans un tube à essai, ce qui ne signifie pas que les scientifiques ont pu implanter un ordinateur à ADN complet dans des cellules humaines.
D'un point de vue technique, il reste encore de nombreux problèmes à résoudre avec cette technologie. Premièrement, le processus d’assemblage des molécules d’ADN nécessite des températures, des conditions de solution et des concentrations de molécules appropriées, et les chercheurs doivent s’assurer que différents lots d’expériences peuvent produire des résultats cohérents. Deuxièmement, une fois le calcul terminé, le système doit également lire la structure moléculaire via des méthodes appropriées et convertir les résultats en informations que les humains ou d'autres appareils informatiques peuvent utiliser.
Pour les applications à grande échelle, il est également important d'améliorer la vitesse des calculs complexes, de réduire les erreurs, de réduire le coût des matériaux ADN et d'établir des processus de préparation reproductibles. Même si les molécules peuvent effectuer des opérations sans avoir besoin d’une puissance constante, le processus de chauffage, de préparation et de lecture de l’équipement expérimental peut néanmoins consommer de l’énergie. Par conséquent, l’intérêt plus précis de cette recherche est de démontrer un mécanisme de calcul moléculaire qui ne nécessite pas d’électricité continue pour piloter le processus de calcul, plutôt que de prouver que l’ensemble du processus expérimental ne nécessite aucune énergie.
Le projet DISCO auquel l'équipe de recherche a participé, le DNA Basic Storage and Computing Infrastructure Project, espère développer davantage les méthodes d'utilisation de l'ADN pour le stockage d'informations et l'informatique. Le projet a reçu un financement d'environ 4 millions d'euros du Conseil européen de l'innovation et a été dirigé par Woods.
Les chercheurs ont déclaré que les travaux actuels constituent une recherche fondamentale exploratoire et qu'il existe encore une grande incertitude quant à l'orientation future des applications. Les ordinateurs à ADN ne remplaceront pas à court terme les processeurs traditionnels des PC, des smartphones ou des centres de données d’intelligence artificielle, mais ils pourraient offrir une manière différente de mettre en œuvre certaines tâches informatiques spécialisées.
Ce qui est vraiment important dans cette recherche, c'est qu'elle montre que l'informatique ne doit pas nécessairement s'appuyer uniquement sur des transistors et des circuits électroniques alimentés en continu. En concevant soigneusement la structure moléculaire, les chercheurs ont pu permettre à l'ADN d'effectuer des opérations mathématiques au cours de son processus d'auto-assemblage et de conserver une structure qui représentait les résultats une fois les calculs terminés.
Alors que les demandes informatiques et la consommation d'énergie continuent de croître, trouver des méthodes informatiques différentes des puces de silicium traditionnelles est devenue une direction de recherche importante dans la communauté scientifique. Les ordinateurs à ADN sont encore loin des applications pratiques, mais ils ouvrent une voie qui mérite d'être explorée pour le calcul à faible consommation d'énergie, le traitement de l'information moléculaire et les nouvelles technologies de stockage de données.
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