RITの研究者らは、「ラボ・オン・チップ」と呼ばれるマイクロ流体DNAプロセッサを開発しました。このプロセッサは、計算だけでなく、DNA内に保存されたデータの読み書きも可能です[h/t RIT.edu]。このプロトタイプデバイスは、DNA内に保存されたデータ、具体的には操作されたDNA分子のマイクロ流体溶液に対する人工ニューラルネットワーク計算をサポートします。このDNA CPUの機能は、CPUに期待される数学的および非線形計算にも拡張され、他のデバイスとのネットワーク機能も備えています。
ロチェスター工科大学ケイト・グリーソン工学部コンピュータ工学科長のアムラン・ガングリー氏は、同学科およびミネソタ大学の研究者の協力を得て、この研究を主導しています。DNAを用いた計算とストレージを推進する彼らの目標の一つは、現在のビッグデータ技術に代わる、より持続可能な代替手段を見つけることです。
「プログラム可能なDNA」や「DNAストレージ」といった話ばかり聞くと、まるでマッドサイエンティストなどのSFの比喩に耽溺しているように聞こえるかもしれません。しかし、DNAコンピューティングとDNAストレージを追求する理由は、確固たる根拠に基づいているのです。DNAストレージは、環境に優しい代替手段であるだけでなく、SSDよりも3～6桁も高い容量密度を持つことが期待されています。オリジナルの論文によると、その容量はSSDの3～6桁にも達するとのことです。
DNAの記憶媒体、あるいは計算リソースとしての可能性は、その自然な構造と特性に集約されます。DNAは本来、4つの塩基ATGC分子（アデニン、チミン、グアニン、シトシン）で構成されています。このため、特にその微細なスケールと相まって、バイナリで必要な0/1の塩基数よりも効率的なデータ保存が可能になります。ここで使用されているストレージシステムは、DNA上にバイナリをマッピングしているように見えますが、追加された複雑さによって書き換えが容易になっています。
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ガングリー氏は長期的には、DNAコンピューティングが大量データストレージの環境負荷を軽減する可能性にも注目しました。データセンターが世界の電力需要の約1.3%を占めていることを考えると、これは理にかなった目標です。もちろん、この技術はバイオテクノロジーとネットワークの互換性があるため、現時点ではバイオメディカル分野への応用が最も有望視されています。
しかし、DNAの計算と保存には、独自の課題も存在します。具体的には、非常に遅い動作（桁違い、あるいは文字通り数時間も遅い）と、それに伴う実現不可能なほど高いレイテンシです。DNA保存の経済性は、特に長期保存においては驚くほど魅力的である可能性がありますが、現状のまま大規模に実用化するには、最新のハイエンドハードウェアを搭載したフロントエンドが必要になります。
クリストファー・ハーパーは、2015年からPCハードウェアとゲームを専門とするフリーランスのテクニカルライターとして活躍しています。それ以前は、高校時代に様々なB2Bクライアントのゴーストライターを務めていました。仕事以外では、友人やライバルには、様々なeスポーツ（特に格闘ゲームとアリーナシューティングゲーム）の現役プレイヤーとして、またジミ・ヘンドリックスからキラー・マイク、そして『ソニックアドベンチャー2』のサウンドトラックまで、幅広い音楽の愛好家として知られています。
