Ordinateur ADN résout Sudoku et stocke des Go

Un ordinateur ADN entièrement fonctionnel est désormais plus proche de la réalité, grâce à une nouvelle technologie capable de stocker des pétaoctets de données dans de l’ADN pendant des milliers à des millions d’années. Ce système peut également traiter des informations, comme le montre sa capacité à résoudre des puzzles de sudoku.

Votre petit doigt a une capacité de stockage de données plus élevée que le disque dur électronique le plus avancé—et ce n’est pas une exagération.

Chaque cellule de votre corps peut stocker environ 800 Mo de données, et étant donné que vous êtes composé de trillions de cellules, chaque humain est essentiellement un centre de données extrêmement dense. Étant donné cette capacité de stockage naturelle impressionnante, il n’est pas surprenant que les scientifiques soient désireux de l’exploiter.

Surmonter les défis du stockage de données dans l’ADN

Cependant, l’utilisation de l’ADN pour le stockage de données présente des défis. L’ADN est fragile, ce qui rend difficile son écriture, sa lecture, son déplacement et son traitement de manière fiable. La nouvelle étude propose cependant un système pour surmonter ces problèmes.

La solution repose sur un matériau polymère souple servant de support pour l’ADN. Ce matériau peut être déshydraté pour un stockage à long terme et réhydraté lorsque les données doivent être récupérées.

« Nous avons spécialement créé des structures polymères appelées dendricolloïdes, » explique Orlin Velev, co-auteur correspondant de l’étude. « Ces structures commencent à l’échelle microscopique et se ramifient de manière hiérarchique pour former un réseau de fibres à l’échelle nanométrique. Ce design offre une grande surface, ce qui nous permet de déposer l’ADN parmi les nanofibrilles sans réduire la densité des données, ce qui est un avantage clé de l’ADN pour le stockage de données. »

Stockage de données à haute densité

Cette méthode permet de stocker des données à une densité incroyablement élevée—10 pétaoctets par centimètre cube, ce qui équivaut à 10 millions de gigaoctets dans un espace de la taille d’un cube de sucre. La structure dendricolloïde conserve les fichiers de manière plus sécurisée que l’ADN nu et peut supporter plus de 170 cycles de déshydratation/réhydratation, contre 60 cycles pour l’ADN nu.

Comme d’autres méthodes de stockage de données basées sur l’ADN, cette approche est idéale pour le stockage archivistique à long terme. Les chercheurs estiment que l’ADN stocké sur leurs nanofibrilles polymères aurait une demi-vie d’environ 6 000 ans à des températures de réfrigérateur (4 °C) et une durée étonnante de 2 millions d’années s’il est congelé à -18 °C.

Stockage et Récupération Efficaces des Données dans l’ADN

Pour stocker des données dans l’ADN, les algorithmes les traduisent d’abord en séquences d’acides nucléiques—les lettres ACGT du code ADN. Des données spécifiques peuvent être récupérées à l’aide de molécules d’ARN qui copient l’information de l’ADN, suivies du séquençage de l’ARN. Ce processus permet de lire les données sans détruire l’ADN, contrairement à certaines techniques de stockage de données ADN actuelles.

Le nouveau système permet également d’effectuer des calculs directement sur l’ADN en utilisant des enzymes. Cette capacité a été démontrée en résolvant des problèmes simplifiés d’échecs 3 x 3 et de sudoku au sein de l’ADN.

« La possibilité de séparer l’information ADN des nanofibres sur lesquelles elle est stockée nous permet d’effectuer de nombreuses fonctions similaires à celles des dispositifs électroniques », a expliqué Kevin Lin, premier auteur de l’étude.

« Nous pouvons copier les données ADN directement depuis la surface du matériau sans l’endommager. De plus, nous pouvons effacer des séquences ADN spécifiques et écrire de nouvelles données sur la même surface, semblable à la suppression et la réécriture d’informations sur un disque dur. Cela nous permet d’effectuer une gamme complète de tâches de stockage et de calcul de données ADN. »

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Lire l’article original sur : New Atlas

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