Încă incredibil de lent în comparație cu tehnologiile tradiționale de stocare
Privind înainte: Cercetătorii din întreaga lume îmbrățișează depozitarea pe bază de ADN în acest moment. Amestecarea datelor digitale și a biologiei ar putea să pună capăt celor mai bune din ambele lumi, deși câteva provocări încă încetinesc adoptarea pieței și a industriei.
Soluțiile vizionare folosind secvențiere ADN au fost salutate ca viitorul lumii de stocare de câțiva ani. Biologia pare să fi rezolvat problema de codificare a datelor în urmă cu câteva miliarde de ani, astfel încât am putea învăța un lucru sau două din natură, în timp ce ne pregătim să extindem tărâmul digital al lumii la 180 de zettabytes – în valoare de 180 de miliarde de terabyți – până la sfârșitul anului 2025.
Cercetătorii israelieni spun că au găsit o modalitate de a îmbunătăți semnificativ procesul de recuperare a datelor, care este una dintre cele mai mari probleme cu care se confruntă tehnologia de stocare a ADN -ului în acest moment. O echipă de la Technion – Institutul de Tehnologie din Israel a folosit un model AI instruit special pentru a accelera recuperarea datelor de la șuvițele ADN de 3.200 de ori. Inutil să spun, procesul este încă mult mai lent decât tehnologiile de stocare „moderne” disponibile pe piață.
Tehnologia AI în cauză este cunoscută sub numele de DNaformer și se bazează pe un model de transformator instruit de cercetătorii tehnici pe date sintetice. Simulatorul de date care a hrănit DNaformer a fost creat și la Technion. Modelul poate reconstrui secvențe ADN precise din copii predispuse la erori și poate stimula integritatea datelor și mai mult datorită unui algoritm personalizat de corectare a erorilor conceput pentru a funcționa bine cu ADN-ul.
DNaformer este mult mai rapid la preluarea datelor decât metodele dezvăluite anterior. Modelul AI poate citi 100 de megabyte de 3.200 de ori mai rapid decât cea mai precisă metodă existentă și poate face acest lucru fără pierderi de date. Precizia este îmbunătățită cu „până la” 40 la sută, ceea ce poate reduce și mai mult timpul total de proces de regăsire.
Cercetătorii israelieni au testat capacitățile Dnaformer pe un set de date minuscule de 3,1 megabyte, care a inclus o imagine în culori, un clip audio de 24 de secunde, o piesă scrisă despre stocarea ADN-ului și unele date aleatorii. Acesta din urmă a fost util pentru a arăta modul în care modelul se poate comporta atunci când se ocupă de date digitale criptate sau chiar comprimate. Echipa a obținut o „rată de date” de 1,6 biți pe (ADN) o bază într-un regim cu zgomot ridicat, spune studiul oficial, reducând timpul necesar pentru a citi datele de la câteva zile la doar 10 minute.
Echipa Technion a spus că DNaformer va fi dezvoltat în continuare și adaptat la diferite nevoi de stocare a datelor. Tehnologia se poate extinde și se adapta cu ușurință la diverse scenarii, cu perspective promițătoare pentru adaptabilitatea sa. Cercetătorii se gândesc deja la „cerințele pieței” și la îmbunătățirile viitoare ale secvențierii ADN -ului pentru a -și îmbunătăți tehnologia AI.
