研究人员刷新分子计算速度纪录 DNA计算机无需持续供电也能完成运算

随着人工智能和数据中心快速扩张，计算设备的能源消耗正在成为越来越突出的问题。研究人员预计，到2050年，美国商业部门消耗的电力中可能有高达20%用于计算，而数据中心未来几年的用电需求也可能翻倍。在这一背景下，如何降低计算过程本身的能源需求，成为研究人员寻找新型计算架构的重要方向。

梅努斯大学计算机科学家、论文高级作者Damien Woods表示，目前人们已经习惯于将计算机理解为由硅芯片和晶体管构成的设备，但自然界其实已经演化出了许多能够以极低能量完成复杂任务的计算机制，人脑就是其中一个例子。研究人员因此希望从生命化学中寻找不同于传统电子计算的计算方式。

现代电子计算机几乎都依赖晶体管作为基本开关，通过“开”和“关”两种状态表示数据。晶体管每次改变状态都需要消耗少量电能，而当数十亿甚至数万亿个晶体管以极高频率不断切换时，这些微小的电能消耗最终会累积成巨大的能源需求。

DNA则采用完全不同的方式存储和处理信息。构成DNA链的四种化学碱基能够以不同排列方式编码信息，因此理论上可以把DNA分子本身作为计算介质。与电子计算机通过晶体管切换状态不同，DNA计算可以利用不同DNA序列之间的化学相互作用来执行算法。

DNA计算并不是一个全新的概念。早在20世纪90年代，美国南加州大学计算机科学家Leonard Adleman就曾利用DNA分子和生物化学反应解决著名的“旅行商问题”，证明了DNA可以被用于执行计算。此后，研究人员不断开发新的分子算法，希望让DNA承担更多传统计算机的功能。

不过，DNA计算一直存在一个关键问题，那就是如何让系统同时具备较低能耗、稳定性和可靠性，并且能够在计算过程中不需要研究人员持续进行人工干预。许多传统DNA计算方法需要不断添加试剂或提供额外能量，才能让化学反应按照预定步骤继续进行。

Woods团队采用了一种不同的思路，其方法更接近近年来兴起的DNA折纸技术，而不是让大量简单DNA链彼此竞争来寻找答案。

研究人员首先使用一条较长的核酸“支架”，再加入大量较短的DNA片段，将它们放入温暖的盐溶液中。随着溶液逐渐冷却，DNA分子会相互作用并自行形成更加稳定的结构。最终形成的结构本身就是计算问题的答案。

Woods解释说，在这一系统中，分子相互作用并形成结构，而这个结构就是计算结果。整个过程最关键的特点在于，系统能够自然地向最低能量状态演化，因此不需要持续输入外部能量来推动计算。

换句话说，这种DNA计算机并不是通过不断消耗电能让晶体管进行高速开关，而是让分子体系自行寻找一个能量更低、更稳定的状态，并把最终形成的分子结构作为结果。

研究人员利用这一方法运行了多种不同程序，其中一些计算规模达到100位。实验表明，这种体系确实能够完成预先设计的数学计算，并且无需持续提供电力。

不过，如果只看单次计算速度，它与传统硅基计算机仍然相差巨大。例如，实验中最快的一项计算是将3和10相加，即使如此也大约需要30秒才能得到结果。对于普通电子计算机来说，这样的速度几乎可以忽略不计。

但研究人员强调，DNA计算的价值并不在于与CPU争夺单次计算速度。DNA分子可以进行高度并行的化学反应，大量不同的计算可以在同一个微小反应体系中同时进行。因此，这类计算机更适合处理某些能够被拆分成大量并行任务的问题。

论文共同第一作者之一Abeer Eshra表示，这种反应在试管中可以快速发生，虽然速度仍然远不及硅基计算机，但与其他DNA计算系统相比，该方法已经是目前速度最快的方案。

DNA还有一个传统电子计算机难以匹敌的优势，那就是极高的数据存储密度。理论上，一克DNA可以储存数亿GB的数据，这意味着大量人类数字信息未来甚至可能被压缩到极小的物理空间中。

如果将DNA的超高存储密度与低能耗数据读取和写入技术结合，再利用能够自然趋向低能量状态的分子计算机制执行特定任务，就可能形成一种完全不同于传统电子计算机的数据处理体系。

这种计算方式尤其适合那些不需要高速实时处理，但需要长期保存和处理海量信息的场景。与传统硬盘、固态硬盘以及数据中心相比，DNA既可以在极高密度下保存信息，也可以在适当条件下长期保持稳定。

研究人员认为，未来DNA存储与DNA计算可能进一步融合，使DNA不仅成为一种“分子硬盘”，同时也能够直接对储存在其中的数据进行计算，而不必先把全部信息转换成电子信号。

这意味着未来的数据中心未必一定需要由大量高速芯片和存储设备构成。在某些特定应用中，经过设计的DNA分子可能同时承担数据存储和计算任务，并通过化学反应直接产生结果。

当然，这种技术目前仍处于非常早期的研究阶段。30秒完成一次简单加法的速度显然无法与现代CPU、GPU甚至微控制器相提并论，DNA计算在实际应用中还需要解决计算规模、结果读取、化学反应控制、可靠性以及批量制造等诸多问题。

因此，这项研究的意义并不是意味着传统电子计算机即将被DNA取代，而是证明了计算并不一定需要持续消耗电能。研究人员通过让分子体系自行演化到稳定状态，展示了一种完全不同的计算范式。

随着AI、云计算和数据中心持续推高全球计算能耗，这类极低能耗甚至无需持续供电的计算方式可能逐渐获得更多关注。未来，DNA计算或许不会成为通用电脑的替代品，但在特定算法、海量信息处理以及长期数据存储等领域，它可能发展出电子计算机难以复制的优势。