爱尔兰梅努斯大学（Maynooth University）的研究人员开发出一种新型DNA计算机，它不依赖传统硅芯片和持续输入的电能，而是利用DNA分子之间的相互作用完成数学运算。这套系统能够执行加法、减法、乘法和除法等操作，在实验中还成功处理了包含100位数据的复杂计算。
研究人员表示，该系统不仅具有重复使用能力，还能够在启动后依靠分子自身的相互作用完成计算，为未来低能耗计算、长期数据存储以及生物医学应用提供了新的研究方向。
这项研究成果发表于国际学术期刊《自然》（Nature）。研究团队将这一系统称为支架式DNA计算机（Scaffolded DNA Computer，SDC），并将其描述为目前已报道的较复杂、速度较快的分子计算系统之一。
与传统计算机通过晶体管的开关状态处理二进制信息不同，DNA计算机利用核酸分子的化学性质进行信息处理。研究人员预先设计不同DNA片段的序列，让这些分子按照特定规则相互结合，最终形成能够代表计算结果的分子结构。
整个系统看起来并不像传统意义上的计算机。它不需要主板、处理器或显卡，也没有传统电子计算机中大量进行高速切换的晶体管。实验过程中，研究人员只需要将水、盐、短DNA片段以及一条较长的DNA支架混合在试管中，通过少量加热和随后冷却，便可以启动计算过程。
其中，较长的DNA链充当支架，短DNA片段则按照预先设计的规则与其结合。随着温度变化，分子之间不断发生结合和重新排列，逐渐形成更加稳定的结构。最终得到的分子排列方式，就对应着计算问题的答案。
梅努斯大学汉密尔顿研究所教授达米安·伍兹表示，这项技术的一项关键创新在于，系统能够自然地找到对应答案，而不需要持续输入能量来驱动每一步计算。
这种计算方式利用了热力学原理。当DNA分子发生相互作用时，不同的结合方式具有不同的能量状态。通过合理设计DNA序列和支架结构，研究人员可以让代表正确答案的分子排列对应更加有利的能量状态，使整个系统在自组装过程中逐渐趋向这一状态。
换句话说，研究人员并不是像传统程序那样，让处理器按照一系列电子指令逐步执行计算，而是预先把计算规则编码进DNA分子中，再让分子依靠自身的化学相互作用寻找符合规则的结果。
这种方式尤其适合研究分子层面的计算。大量DNA分子能够在同一溶液中同时发生相互作用，因此系统具有潜在的并行处理能力。不过，分子数量庞大并不意味着所有计算都能立即完成，最终速度仍取决于分子反应、结构组装以及结果读取等多个环节。
为了验证系统的实际能力，研究团队设计并测试了10种不同的计算程序，涉及多种数学运算，其中包括最高达到100位数据规模的计算任务。
在一项简单实验中，DNA计算机成功完成了10加3的运算，耗时约30秒。对于传统计算机而言，这种计算几乎可以瞬间完成，但对于依靠分子自组装完成运算的系统来说，这一结果展示了其处理简单计算任务的能力。
在另一项更复杂的实验中，研究人员让系统对约1100万至3400万范围内的数字进行加法运算。由于计算规模更大，系统最终需要最长约14小时才能得到结果。
这些实验说明，DNA计算机能够处理比简单个位数加法复杂得多的问题，但其计算速度与传统硅芯片仍然存在巨大差距。研究人员也没有试图将其打造为普通电脑的直接替代品，而是希望探索另一种利用物质本身进行信息处理的方式。
参与研究的助理教授阿比尔·埃什拉表示，这套系统的反应速度并不及硅芯片，但与此前开发的其他DNA计算机相比，其性能具有优势。她强调，研究的目标并不是让DNA计算机在所有任务上都超越传统电子计算机，而是利用分子计算在能耗和并行处理方面的潜在优势。
除了计算能力，系统的重复使用性能也是此次研究的重要成果之一。实验表明，同一套DNA计算系统最多能够连续执行25次不同的计算任务，而不必每次都完全重新构建系统。
对于分子计算而言，可重复使用十分重要。某些早期DNA计算方法需要消耗大量分子材料，完成一次计算后便难以继续利用原有系统。如果每次运算都必须重新制备大量DNA分子，相关技术的成本和实际应用难度就会明显增加。
梅努斯大学团队开发的系统能够在连续计算中重复使用，为未来建立更加实用的分子计算平台提供了可能。不过，研究仍处于实验室阶段，系统在更复杂的任务、更长时间运行以及大规模部署中的稳定性，还需要进一步验证。
这项研究的背景，是全球计算和数据存储需求持续增长所带来的能源压力。
人工智能模型、云计算服务和大型数据中心需要大量处理器持续运行。随着计算任务规模不断扩大，传统电子计算系统的能源消耗也成为产业发展中越来越重要的问题。
伍兹指出，计算和数据存储在爱尔兰的电力消耗中占据了相当大的比例。他认为，长期以来，人们往往将计算机等同于硅芯片和电子电路，却忽略了自然界中还存在其他能够处理信息的系统。
大脑就是其中一个例子。人脑能够以远低于许多现代计算系统的功耗完成复杂的信息处理任务。尽管DNA计算与大脑的工作机制并不相同，但研究人员希望通过探索不同于传统电子计算的物理和化学过程，寻找新的计算架构。
DNA本身也具有极高的信息密度。它由四种基本核苷酸构成，通过不同排列方式编码信息。理论上，DNA能够在极小的体积内保存大量数据，因此长期以来一直被视为未来高密度数据存储的潜在介质。
不过，DNA存储与DNA计算是两个相关但不同的研究方向。DNA存储主要关注如何将数字信息编码进核酸序列，并在需要时可靠地读取；DNA计算则试图利用分子之间的相互作用直接完成逻辑或数学运算。此次研究的重点是后者，同时也为未来探索计算与存储结合的系统提供了基础。
研究人员认为，这种技术未来可能用于需要长期保存信息、能源供应有限或者能够充分利用分子并行处理能力的特定场景。例如，在某些长期数据存储系统中，如果能够将信息保存与部分计算任务整合起来，就有机会减少对传统电子设备的依赖。
更远的未来，分子计算还可能与生物医学研究结合。由于DNA本身就是生物体内的信息分子，研究人员希望探索能否让类似的分子系统在细胞内部或生物环境中执行特定任务，例如识别某些与疾病有关的分子信号。
如果未来能够实现，这类系统有望帮助研究人员开发新的分子传感器，或者让特定生物分子根据周围环境作出相应反应。不过，目前的DNA计算机仍然是在试管中运行的实验系统，并不意味着科学家已经能够将一台完整的DNA计算机植入人体细胞。
从工程角度来看，这项技术仍有许多问题需要解决。首先，DNA分子组装过程需要适当的温度、溶液条件和分子浓度，研究人员必须确保不同批次的实验能够得到一致结果。其次，计算完成后，系统还需要通过适当的方法读取分子结构，并将结果转换为人类或其他计算设备能够使用的信息。
对于大规模应用而言，如何提高复杂计算的速度、减少错误、降低DNA材料成本，以及建立可重复的制备流程，同样十分重要。即使分子能够在无需持续供电的情况下完成运算，实验设备的加热、制备和结果读取过程仍然可能消耗能源。因此，这项研究更准确的意义是展示了一种无需持续电力驱动计算过程的分子计算机制，而不是证明整个实验流程完全不需要能量。
研究团队参与的DISCO项目，即DNA基础存储与计算基础设施项目，正是希望进一步开发利用DNA进行信息存储和计算的方法。该项目获得了欧洲创新理事会约400万欧元的资助，由伍兹牵头推进。
研究人员表示，现阶段的工作属于探索性基础研究，未来的应用方向仍然存在很大的不确定性。DNA计算机短期内不会取代个人电脑、智能手机或人工智能数据中心中的传统处理器，但它可能为某些特殊计算任务提供一种不同的实现方式。
这项研究真正重要的地方，在于它展示了计算并不一定只能依赖晶体管和持续供电的电子电路。通过精心设计的分子结构，研究人员能够让DNA在自组装过程中完成数学运算，并在计算完成后保留代表结果的结构。
随着计算需求和能源消耗持续增长，寻找不同于传统硅芯片的计算方式已经成为科学界的重要研究方向。DNA计算机距离实际应用仍有很长的路要走，但它为低能耗计算、分子信息处理和新型数据存储技术提供了一个值得继续探索的方向。