ԵՐԵՎԱՆ, 5 մարտի. /Նովոստի-Արմենիա/. Մանչեսթերի համալսարանի մասնագետները ԴՆԹ-ի հիման վրա հաշվիչ համակարգ են մշակել: Դիտարկելով դեզօքսիռիբոնուկլեինային թթուն որպես կյանքի ծրագրավորման լեզու, մասնագետներն ապացուցել են, որ դրա օգնությամբ կարելի է մեծ ծավալների տվյալներ մշակել, գրում է
hi-tech.mail.ru-ն:
Մշակման էությունը
Հետազոտության հեղինակ Ռոս Քինգը նշում է, որ ԴՆԹ-ն օրգանիզմում բազմաթիվ հրամաններ է գեներացնում: Այն ստիպում է մազերին աճել կամ լեյկոցիտներին՝ գրոհել վարակը: Եթե ԴՆԹ-ն ընդունակ է կատարել այդ գործողությունները, ապա այն կարելի է նաև օգտագործել այլ տվյալների մշակման համար:
Քինգը ստեղծել է Թյուրինգի ոչ դետերմինացված ունիվերսալ մեքենա: Տեսականորեն այդպիսի սարքը կարող է լուծել ցանկացած խնդիր: Սարքի արտադրողականությունն ավելանում է էքսպոնենտով, այնպես որ իր հզորությամբ այն կարող է առաջ անցնել քվանտային համակարգիչներից, չխոսելով արդեն ավանդականների մասին:
Քինգն այսպես է ներկայացնում սարքի աշխատանքը: Եթե սովորական համակարգիչը գտնվում է երկու ճանապարհների բաժանման կետում, ապա կարող է ընտրել այդ ճանապարհներից միայն մեկը: Եթե ընտրությունը սխալ լինի, ապա ստիպված կլինի վերադառնալ և գնալ երկրորդ ուղիով:
ԴՆԹ-համակարգիչը ճիշտ լուծման որոնումն իրականացնում է ավելի արագ, քանի որ համակարգը գնում է միանգամից երկու ուղղությամբ: Քվանտային համակարգիչները նույնպես կարող են միաժամանակ երկու ճանապարհով գնալ, բայց միայն համակարգի համաչափության դեպքում:
Համակարգերն առանձնանում են նաև էներգասպառման ցածր տոկոսով: Այդպիսի ԴՆԹ-համակարգ մասնագետները տարիներ շարունակ են փնտրել: Իհարկե, այդ մակարդակի առևտրային սարքերը կհայտնվեն միայն տասնամյակներ անց, բայց ամենակարևոր քայլն արդեն արված է:
Միայն դրական կողմեր
ԴՆԹ-համակարգիչների առավելությունը գործող համակարգերի նկատմամբ այն է, որ թթվի շղթաները կարող են կրկնօրինակել իրենք իրենց և աճել՝ ավելի մեծ թվով հաշվարկներ կատարելու համար: Իսկ ավանդական համակարգերը սահմանափակված են հաշվիչ միջուկների թվով:
ԴՆԹ-համակարգիչներն առավելություններ ունեն նաև քվանտային համակարգիչների նկատմամբ, որոնք նոր են մշակվում: Այսպես, քվանտային համակարգերի աշխատանքը գերարագ զուգահեռ հաշվարկների համար ենթադրում է տեխնիկական զգալի բարդություններ: Իսկ ԴՆԹ-համակարգիչների մոտ հետազոտողներն այդպիսի սահմանափակումներ չեն հայտնաբերել: -0-
