我把生物計算稱為一場革命，就像1765年的工業革命，1870年的第二次工業革命，現代的計算機和網際網路的第三次和第四次革命。
影響大眾的革命性創新已經好久沒有出現了。蘋果現在也已經開始擠牙膏：在新發布的手機上安裝更多的攝像頭以及試圖在電子汽車行業與特斯拉競爭，以實現其利潤最大化。我們需要真正創新的東西是：生物計算。
為什麼不是傳統的計算機？
計算機是根據變數程式中的指令，以二進位制形式儲存和處理資料的電子裝置。
傳統計算機的常見缺點：
- 物理限制
- 固態硬碟的生命週期短
- 不環保
自發明以來，矽基技術的進步都在遵循摩爾定律，每兩年將處理速度和記憶體容量提高一倍。電晶體正在接近其尺寸的極限。平均固態硬碟的壽命短於10年。計算機中的晶片通常是由矽製成的。矽是透過將二氧化矽（SiO2）與碳加熱到2200°C左右的溫度而生成。過度開採矽會導致矽晶體在空氣中流動，導致人類吸入這種化學物質，使肺部組織受痕，從而削弱肺部從空氣中吸取氧氣的能力。
生物計算是什麼？
首先，生物計算並不是計算生物學。計算生物學是資料科學技術在生物學領域的應用。生物計算機是未來的超級計算機，由生物元件組成，可以執行計算任務，如資料儲存和邏輯運算。雖然這一技術仍處於實驗的早期階段，但我們知道，在實踐中，它可以執行計算任務。
生物計算一直存在於我們的身體中。
- DNA儲存著人類的核心遺傳資訊
- RNA輸入資料
- 核糖體進行邏輯運算
- 輸出是以合成的蛋白質的形式。
目前，生物計算的三個主要領域：
- 奈米生物馬達：天然/合成的活體材料在平行計算電路中。
- DNA計算：從基因組中設計計算系統
- 基於DNA的資料儲存
讓我們來了解一下基本情況。
奈米生物馬達：平行計算電路中的天然/合成生物材料
使用普通計算機，任務是按順序執行的。同時完成的多個任務實際上是在處理器內的任務之間進行閃電式的切換。為了成倍地提高我們計算機的能力，平行計算是必要的。
瑞典隆德大學發現了一個全新的可行的解決方案。這種生物計算方法使用的能量不到目前電子電晶體使用的能量的1%。
肌球蛋白是將化學能轉化為機械能的微小分子馬達。瑞典大學開發的生物計算機使用肌球蛋白來引導蛋白絲沿著人工路徑前進。
它涉及建立一個基於奈米的通道網路，為蛋白絲提供特定的交通規則。網路中的解對應著一個數學問題的答案，許多分子可以同時透過網路找到它們的路徑。
生物計算機系統比量子計算機更容易建造，成本也更低，因為其關鍵部件大多在自然界中就能找到。
在這種樂觀的情況下，它離商業化還有幾十年的時間。然而，分子非常便宜，而且我們現在已經證明了生物計算機的可靠性，這使我相信生物計算機在十年內具備了實際使用的先決條件，因為現有的程式設計演算法經過一些最佳化就可以用於這個系統。
- 底部的數字代表一個方程的解法
該系統在同一時間內找到了許多解。目前，這個系統看起來有點緩慢和簡陋，但這項研究只是一個概念驗證，可以預見這是一個可行的量子計算機的替代品。
為什麼不把計算機改成實用的、容易製造的、低能量的、低成本的、平行計算的計算機呢？
DNA計算：從基因組設計計算溼件
奈米生物分子構建的平行計算是一個可行的方案，但DNA（脫氧核糖核酸）也顯示出了計算的巨大潛力。在DNA計算中，矽晶片被DNA鏈取代。
在DNA鏈中，即所有生物體的組成部分，資訊用A、G、C和T表示，即腺嘌呤、鳥嘌呤、胞嘧啶和胸腺嘧啶。這些被稱為核苷酸或鹼基。雙螺旋DNA中的一對字母被稱為鹼基對。
帶有演算法的DNA計算
在DNA計算中，一個演算法的輸入被表示為DNA的序列。指令隨後由DNA的實驗室程式執行，如基因編輯。結果（計算問題的答案）是最終DNA分子的一些屬性。
DNA計算最著名的例子是1994年的阿德爾曼實驗，按照上述過程，DNA分子被用來解決旅行推銷員問題。
阿德爾曼的實驗為程式設計的生化反應提供了可能性。然而，這只是在小範圍內，隨著問題複雜性的增加，DNA體積也會增加。但最重要的是，DNA用於平行計算的想法得到了驗證，生物成分可以同時作用於DNA鏈，實現平行計算。
自組裝和可程式設計性
DNA鏈在自組裝、結構和行為方面也顯示出可程式設計的前景，就像基於計算機的機器人系統。可程式設計的生化系統正在開發中，它可以感知周圍的環境，根據決策採取行動。話雖如此，這不一定是人工智慧。相反，DNA分子根據刺激/相互作用的反應來執行這些功能。
這個領域的一個重大技術是DNA摺紙術（DNA Origami ），即單條(1D) DNA鍊形成2D形狀和薄片，然後自我組裝成3D框架的能力。
生物晶片，透過自我增殖進行DNA計算
矽電晶體晶片已經達到了它的原子極限，替代方案將是生物計算。DNA序列是 "生物晶片 "的基石，顯示出了它們取代矽晶片的巨大潛力。數以百萬計的DNA鏈以迭代的方式繁殖自己的數量來進行計算。有了生物晶片，與阿德爾曼的實驗相反，DNA透過自我繁殖而不是在實驗室內的編輯進行計算。
想一下九頭蛇，當你砍掉它們的一個頭，又會長出兩個。同樣的道理，這些基因序列會隨著更多計算的進行而擴大。因此，DNA計算機在解決計算問題和任務時也會擴張。總之，DNA具有開創小規模和有效計算的潛力。
基於DNA的資料儲存
在我看來，在談到生物計算時，這是精華中的精華，因為它潛在的巨大影響。
技術處於社會的最前沿，無論是在教育、財務、娛樂還是醫療方面，每天的資料量都在成倍增長。隨著80%以上的人擁有智慧手機，我們在迅速產生和創造資料。這一問題的關鍵問題在於，我們沒有足夠的儲存空間。
事實上，保守估計，到2025年，資料儲存系統將只能儲存我們產生資料的一半。生產更多的硬碟和擴大雲服務，在經濟上和可行性上都不是解決問題的最佳方案。理想情況下，資料需要在極小的範圍內密集地儲存。
自然已經在所有可能的方式中選擇了將生物體的遺傳資訊儲存在DNA中。如果DNA已經以核苷酸的形式在生物體記憶體儲資料.而且非常小，還有什麼比這更好的方法呢？
DNA非常小，非常穩定，而且永遠不會被淘汰，它們從生命之初就已經存在了。
一個核苷酸可以包含四個值，所以它們類似於兩個二進位制位：
- A -> 01
- G -> 10
- C -> 00
- T -> 11
一個典型的人類細胞有60億個鹼基對，以雙螺旋的形式排列在染色體中。科學家們估計，一個細胞中的DNA可以編碼1.6千兆位元組，整個人體中可擴充套件到10澤位元組。100澤位元組比人類在整個時代所產生的資料的總和還要多。
科學家們估計，在最理想的條件下，DNA理論上最多可以存活一百萬年。難怪考古學家可以僅僅從恐龍的DNA結構中就能恢復恐龍的形態。
這意味著，透過利用DNA--我們可以在 "歷史上 "很長的時間記憶體儲世界上產生的所有資料，並且體積只有鞋盒的大小。
數字DNA資料儲存是一個6步的過程
- 編碼（Encoding）：需要儲存在DNA序列上的二進位制資料被轉換為核苷酸值。
- 合成（Synthesis）：我們的編碼DNA序列實際上是透過合成生物學/基因工程設計和製作的
- 儲存（Storage）：編碼後的DNA被儲存起來供以後使用
- 檢索（Retrieval）：當需要時，DNA被檢索出來
- 測序（Sequencing）：對DNA進行測序或 "讀取"，讀取和寫入分子的核苷酸序列
- 解碼（Decoding）：被測序的DNA（A、G、C和T的列表）被轉換回二進位制，可由經典計算機讀取。
資料儲存的過程確實很複雜，但隨著測序和合成技術的不斷改進，這個過程最終會變得更加簡單。最重要的是，DNA的優勢是明確的：
- 高儲存密度
- 可以是3D的，而不是2D的磁碟或晶片
- 在需要維護之前可以持續幾個世紀的時間
- 巨大的需求和經濟影響
據估計，對DNA的編碼和解碼，每千兆位元組的儲存資料的材料成本不到幾分錢。與平均每GB 3美元的USB成本相比，優勢是顯而易見的。
這就是生物計算
用生物材料製成的計算機的未來離我們越來越近了。生物計算可能會產生潛在的影響。腦機介面（BCI），真正將基於分子的計算機與我們的大腦連線起來；意識，過著超越你的物理身體的生活；人工智慧，將人工智慧納入真正的生物體中。
相對於笨重的經典超級計算機和量子計算機（非常不穩定），對外部環境要求極高，生物儲存技術可以在鞋盒的大小的空間儲存整個世界產生的資料。這一革命性的領域具有真正的經濟潛力，可以真正改變人們的生活方式。
