วิวัฒนาการของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ – จากสารกึ่งตัวนำไปเป็นโปรตีน

วิวัฒนาการของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ – จากสารกึ่งตัวนำไปเป็นโปรตีน

หน่วยความจำคอมพิวเตอร์แบบเดิมเรียกว่า “หน่วยความจำเซมิคอนดักเตอร์” และถูกคิดค้นขึ้นในปีพ. ศ. 2511 โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า “เซมิคอนดักเตอร์” ซึ่งถูกคิดค้นขึ้นเมื่อปีพ. ศ. 2490 สารกึ่งตัวนำหลายตัวถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันเรียกว่า “วงจรรวม” ชิปคอมพิวเตอร์ ” ตัวอย่างของหน่วยความจำเซมิคอนดักเตอร์ ได้แก่ ROM แรมและหน่วยความจำแฟลช ประโยชน์ใหญ่ของ RAM คอมพิวเตอร์ (หน่วยความจำหลัก) คือราคา; ram มีราคาไม่แพง ข้อเสียเปรียบหลักของ RAM คือความผันผวน เมื่อคุณปิดคอมพิวเตอร์ของคุณเนื้อหาแรมจะหายไป

หน่วยความจำโมเลกุล

หน่วยความจำโมเลกุลเป็นชื่อของเทคโนโลยีที่ใช้โมเลกุลอินทรีย์เพื่อเก็บข้อมูลไบนารี จอกศักดิ์สิทธิ์ของเทคโนโลยีนี้คือการใช้โมเลกุลหนึ่งเพื่อเก็บไว้หนึ่งบิต ในอนาคตอันใกล้นี้จะเป็นจริงมากขึ้นที่จะคาดหวังให้มีระบบที่ใช้กลุ่มโมเลกุลขนาดใหญ่เพื่อแสดงเป็นบิต มีการวิจัยโมเลกุลประเภทต่างๆรวมทั้งโมเลกุลโปรตีน ชื่อของระบบหน่วยความจำโมเลกุลที่ใช้โมเลกุลโปรตีนอย่างแม่นยำยิ่งขึ้นคือ Protein Memory หน่วยความจำโมเลกุลประเภทอื่น ๆ จะมีชื่อที่แม่นยำขึ้นจากประเภทของโมเลกุลที่ใช้เทคโนโลยี

หน่วยความจำโปรตีน

ในช่วงกลางทศวรรษที่ 1990 การพัฒนาระบบหน่วยความจำแบบโปรตีนเป็นโครงการของ Robert Birge – ศาสตราจารย์ด้านเคมีและผู้อำนวยการ WM Keck Center for Molecular Electronics เขาได้รับความช่วยเหลือจาก Jeff Stuart นักชีวเคมีและหนึ่งในนักศึกษาปริญญาโทของ Birge โมเลกุลของโปรตีนที่เรียกว่า bacteriorhodospin มีสีม่วงอยู่ในจุลินทรีย์ halobacterium halobium ซึ่งเจริญเติบโตในบ่อเกลือที่อุณหภูมิสามารถเข้าถึง 140 F ได้

โปรตีนนี้ผ่านการเปลี่ยนแปลงระดับโมเลกุลเมื่ออยู่ภายใต้แสงทำให้เหมาะสำหรับการแสดงข้อมูล การเปลี่ยนแปลงของโมเลกุลแต่ละครั้งเป็นส่วนหนึ่งของชุดของรัฐที่แตกต่างกันหลายแห่งที่เรียกว่าโฟโตไซเคิล มีสามสถานะหลักคือสถานะ bR สถานะ O และสถานะ Q สถานะ O หมายถึงไบนารี 0 และสถานะ Q แสดงถึงเลขฐานสอง 1 ขณะที่ bR หรือสถานะที่เหลือเป็นกลาง เพื่อให้สามารถอยู่รอดได้ในสภาวะที่ไม่เอื้ออำนวยของบ่อเกลือโปรตีนจะต้องมีเสถียรภาพอย่างเหลือเชื่อซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่จะนำมาใช้แทนข้อมูล

ในขณะที่อยู่ในสถานะ bR โปรตีนจะอยู่ในเรือโปร่งใสที่เรียกว่า Cuvette ขนาด 1 x 1 x 2 นิ้ว Cuvette เต็มไปด้วยเจลแล้ว โปรตีนถูกตรึงอยู่ในตำแหน่งโดยการแข็งตัวของเจล 2 อาร์เรย์ของเลเซอร์ – หนึ่งสีแดงและหนึ่งสีเขียว – ใช้ในการอ่านและเขียนข้อมูลขณะที่ใช้เลเซอร์สีฟ้าสำหรับลบข้อมูล

การอ่านการเขียนและการจัดเก็บข้อมูล

เราจะเริ่มต้นในสถานะ bR ของวงจรไฟ กลุ่มของโมเลกุลมีจุดมุ่งหมายและถูกตีด้วยอาร์เรย์เลเซอร์สีเขียวหรือที่เรียกว่าเลเซอร์ Paging โมเลกุลเหล่านี้อยู่ในสถานะ O ซึ่งแสดงถึงไบนารี 0 สถานะ O ช่วยให้สามารถดำเนินการได้ 2 แบบ:

อ่าน•ทำด้วยชุดเลเซอร์สีแดงที่ความเข้มต่ำ

•การเขียนไบนารี 1 – ทำด้วยชุดเลเซอร์สีแดงที่ความเข้มสูงซึ่งจะย้ายโมเลกุลไปสู่สถานะ Q

สถานะ Q ช่วยให้สามารถดำเนินการได้ 2 แบบ:

อ่าน•ทำด้วยชุดเลเซอร์สีแดงที่ความเข้มต่ำ

•การลบรอย – ทำด้วยเลเซอร์สีน้ำเงินซึ่งเคลื่อนที่โมเลกุลกลับไปเป็นสถานะ bR

ระบบจัดเก็บข้อมูล bacteriorhodospin ช้า แม้ว่าโมเลกุลจะเปลี่ยนสถานะเป็นมิลลิวินาที (ล้านวินาที) แต่ก็ช้าเมื่อเทียบกับหน่วยความจำเซมิคอนดักเตอร์ซึ่งมีเวลาในการเข้าถึงที่วัดได้ในนาโนวินาที แต่น่าเสียดายที่เวลาที่ต้องใช้ในการอ่านหรือเขียนจะยิ่งใหญ่กว่าในลำดับของสิบมิลลิวินาที (thousandths of second) อัตราการถ่ายโอนข้อมูลบนอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลประเภทนี้ยังช้ามาก – 10 MBps (MB ต่อวินาที) ในทางทฤษฎี cuvette ขนาด 1 x 1 x 2 นิ้วสามารถเก็บข้อมูลได้ 1 TB หรือประมาณหนึ่งล้านล้านไบต์ ในความเป็นจริง Birge สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ถึง 800 MB และหวังว่าจะสามารถบรรลุความจุได้ 1.3 GB (billion bytes) เทคโนโลยีนี้พิสูจน์ตัวเองได้จนถึงจุดที่ NASA กำลังสำรวจวิธีการปรับปรุงเทคโนโลยีในระหว่างปฏิบัติการกระสวยอวกาศซึ่งอันที่จริงแล้วมีความหนาแน่นสูงขึ้น

ข้อสรุป

การค้นคว้าวิจัยของ Birge เพื่อสร้างระบบหน่วยความจำโปรตีนสำหรับคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปไม่ประสบผลสำเร็จ แม้ว่าการมองเห็นของ Birge ล้มเหลวการพัฒนาหน่วยความจำโมเลกุลบางอย่าง (อาจเป็นหน่วยความจำโปรตีน) สำหรับคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปดูเหมือนจะเป็นไปได้ นักวิทยาศาสตร์ยังคงทำงานอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาแนวคิดอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับหน่วยความจำโปรตีน หนึ่งความคิดจากปี 2006 คือการใช้เลเยอร์โปรตีน bR กับพื้นผิวของแผ่น DVD เพื่อเพิ่มความจุในการจัดเก็บข้อมูลทฤษฎีได้ถึง 50 TB (มากกว่า 50 ล้านล้านไบต์) ดิสก์ Blu-ray แบบ dual layer มีความจุ 50 GB (มากกว่า 50 พันล้านไบต์)

เทคโนโลยีเป็นตัวนำของสัญญาที่ดีหรืออันตรายที่ยิ่งใหญ่?

 

เทคโนโลยีเป็นตัวนำของสัญญาที่ดีหรืออันตรายที่ยิ่งใหญ่?

ก้าวของการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง astounds และ bewilders ฉัน ฉันแค่จำเกี่ยวกับม้าที่ลากเกวียนถ่านหินตอนเด็ก ๆ และตอนนี้เรากำลังพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆจะเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราในไม่ช้านี้และดูเหมือนว่ามนุษย์จะสูญเสียความสามารถในการยืนตรงได้แล้ว มันจะนานแค่ไหนก่อนที่เราจะเริ่มคล้ายกล้วยมากกว่าลิงที่มีเส้นโค้งเด่นชัดของกระดูกสันหลังและลำคอจากจ้องมองลงไปที่โทรศัพท์มือถือ?

ติดยาเสพติดโทรศัพท์มือถือ

เราอยู่ในการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่

ตามที่ World Economic Forum เรากำลังอยู่ในช่วงปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ เรามีชีวิตอยู่แล้วผ่านการเปลี่ยนแปลงอันใหญ่หลวงและผู้ที่รู้ว่าสิ่งที่อยู่รอบมุม มีนาคมที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) แสดงให้เห็นถึงสัญญาที่ดีในหลายสาขาสำหรับอนาคต แต่ก็ยังเป็นที่ถกเถียงกันมากและหลายเหลี่ยมเพชรพลอย

แม้กระทั่ง Elon Musk ‘Thomas Edison of the 21st century’ มีข้อสงสัยอย่างมากเกี่ยวกับสิ่งที่เรากำลังสร้างเพื่อตัวเอง ผู้ประกอบการรายสัปดาห์ที่มีมือในทุกประเภทของเทคโนโลยีจากรถยนต์ไฟฟ้า, จรวด, Paypal, Hyperloop, ระบบพลังงานแสงอาทิตย์, jets ไฟฟ้าเพื่อเทคโนโลยีดิจิตอล คนที่มีชื่อเสียงในด้านแผนการตั้งครรภ์ของดาวอังคารจะมีการจัดลำดับดีเอ็นเอเพิ่มเติมเพื่อหาวิธีรักษาโรคและฟิวชั่นที่ทำงานได้เพื่อสร้างพลังงานให้กับเราตลอดกาล

การตั้งรกรากของดาวอังคาร

คนที่เป็นผู้นำของสัญญาที่ดี อย่างไรก็ตาม Musk คาดการณ์ว่า ‘หุ่นยนต์จะสามารถทำทุกอย่างได้ดีกว่าเรา’ และพวกเขาจะ “ใช้งานของคุณและรัฐบาลจะต้องจ่ายค่าจ้างของคุณ” นอกจากนี้เขายังเชื่อว่าเราควรจะกังวลอย่างมากและมีการกำกับดูแล Artificial Intelligence ในเชิงรุกเนื่องจากเป็นความเสี่ยงต่อการดำรงอยู่ของอารยธรรมมนุษย์ในลักษณะที่เรามักเผชิญกับความเสี่ยงที่เกิดขึ้นในขณะนี้เท่านั้นที่เป็นอันตรายต่อกลุ่มบุคคลในสังคม

ในทางตรงกันข้าม Mark Zuckerberg ผู้ประกอบการที่มีชื่อเสียงอย่างเท่าเทียมกันของ Facebook มองโลกในแง่ดีมากขึ้นว่าปัญญาประดิษฐ์จะช่วยปรับปรุงชีวิตในอนาคตและผู้ที่ไม่มีวันตอบจะขาดความรับผิดชอบ

เทคโนโลยีเป็นการนำของสัญญาที่ดี?

ผลบวกของ AI มีมากมายมหาศาล

“สำหรับคนที่มีความพิการการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่จะทำให้เรามีอำนาจอันยิ่งใหญ่”

Birgit Skarstein, นักกีฬาพาราลิมปิกคู่และแชมป์โลกเวิลด์ไวลีย์, นอร์เวย์

“ลองนึกภาพหุ่นยนต์ที่สามารถรักษาผู้ป่วยอีโบลาได้หรือทำความสะอาดกากนิวเคลียร์”

Dileep George นักวิจัยด้านประสาทเทียมและประสาทวิทยา

“วิศวกรที่มีทักษะสามารถควบคุมระยะไกลได้จากทุกสิ่งที่เชื่อมต่อ” สังคมยังไม่ตระหนักถึงสถานการณ์ที่น่าทึ่งนี้สร้างความสามารถ ”

André Kudelski ประธานและซีอีโอของ Kudelski Group

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทอย่างมากในการดูแลสุขภาพแล้วและบางคนเชื่อว่ามีสึนามิของ AI Healthcare ที่กำลังจะมาถึงซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อทุกคน ปัจจุบันข้อมูลมีส่วนสำคัญมากที่สุดในด้านการดูแลสุขภาพทำให้สามารถปฏิวัติระบบการรักษาพยาบาลในปัจจุบันได้

พยาบาล AI

โครงการด้านสุขภาพแบบ Deepmind ของ Google ทำเหมืองข้อมูลทางการแพทย์เพื่อให้บันทึกข้อมูลได้เร็วและละเอียดมากขึ้น

IBM Watson กำลังทำงานร่วมกับนักเนื้องอกวิทยาเพื่อสร้างแผนการรักษาโดยใช้ข้อมูลจากบันทึกทางคลินิกและรวมข้อมูลดังกล่าวเข้ากับข้อมูลการวิจัยข้อมูลและความเชี่ยวชาญทางคลินิก อัลกอริธึมการแพทย์ของไอบีเอ็มใช้กรองภาพรังสีวิทยาเพื่อตรวจจับปัญหาได้รวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น

แอพพลิเคชัน Babylon รุ่นใหม่หวังลดเวลาการรอคอยของแพทย์โดยการให้คำปรึกษาด้านการแพทย์ของ AI รวมประวัติความเป็นมาทางการแพทย์ความรู้ทางการแพทย์และฐานข้อมูลโรคที่ใช้การรู้จำเสียงพูด นอกจากนี้ยังสามารถเตือนผู้ป่วยที่จะใช้ยาของพวกเขา

มอลลี่เป็นพยาบาลเสมือนคนใหม่ที่สนับสนุนผู้ป่วยโรคเรื้อรังระหว่างการเข้ารับการตรวจของแพทย์

AiCure ตรวจสอบว่าผู้ป่วยกำลังรับประทานยาหรือไม่และช่วยให้พวกเขาสามารถจัดการกับสภาวะต่างๆได้

Genomics Deep มองหาการกลายพันธุ์และการเชื่อมต่อกับโรคโดยใช้ข้อมูลทางพันธุกรรมและทางการแพทย์และหวังที่จะทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงดีเอ็นเอ

อายุขัยของมนุษย์มีการจัดลำดับจีโนมควบคู่ไปกับการสแกนร่างกายและการตรวจสุขภาพเพื่อตรวจหาโรคในระยะแรก

Atomwise ใช้ AI เพื่อค้นหายาเสพติดที่มีอยู่ซึ่งสามารถนำไปใช้กับเงื่อนไขอื่น ๆ ได้ดังนั้นการเร่งและลดค่าใช้จ่ายและอาจหลีกเลี่ยงการระบาดในอนาคต

Berg Health ทำเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์สาเหตุที่คนบางคนอาจไม่เข้าใจโรคบางอย่างเพื่อช่วยรักษาปัจจุบันและค้นพบยาใหม่

อนาคตดูสดใส – แต่คุณสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงในชีวิตประจำวันที่กระทบต่อชีวิตของเราแล้วหรือยัง?

เทคโนโลยีเป็นตัวก่อให้เกิดอันตรายหรือไม่?

“คุณไม่สามารถรอจนกว่าบ้านจะไหม้ลงเพื่อซื้อประกันอัคคีภัยที่เราไม่สามารถรอจนกว่าจะมี dislocations ใหญ่ในสังคมของเราเพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่สี่”

Robert J. Shiller, 2013 ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์จากมหาวิทยาลัยเยล

การคมนาคมการสื่อสารและการศึกษาทั่วโลกมีการปรับปรุงทั้งด้านเทคโนโลยีชั้นสูง อย่างไรก็ตามการปรับปรุงทุกครั้งมีผลเชิงลบเช่นการลดทรัพยากรทรัพยากรเพิ่มขึ้นและมลภาวะ

ในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเทคโนโลยีดิจิทัลได้เปลี่ยนแปลงชีวิตของเราแล้ว หลายคนต้องทนทุกข์ทรมานจากความฟุ้งซ่านความหลงตัวเองความคาดหวังของความพึงพอใจในทันทีความหดหู่ใจการขาดวิสัยทัศน์และการได้ยินความเครียดคอและการนอนไม่หลับ มูลนิธินอนหลับแห่งชาติพบว่า 95% ของผู้คนเมื่อสำรวจอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ใช้แล้วก่อนนอนและนี่อาจเป็นสาเหตุให้คุณภาพชีวิตโดยรวมดีขึ้น

ขณะนี้เรากำลังอยู่ในความทรงจำและอื่น ๆ บน Google มากขึ้นเรื่อย ๆ แต่เรามักรู้สึกว่าเรากำลังประสบปัญหาเรื่องข้อมูลมากเกินไป ถ้าเราไม่ใช้สมองของเราเราจะสูญเสียความสามารถในการคิดอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่? หรือเราจะปรับตัวในรูปแบบที่แตกต่างออกไปหรือไม่?

เมื่อตรวจสอบการสแกนสมองของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตและโทรศัพท์มือถือบ่อยครั้งกับผู้ใช้เป็นครั้งคราวมีสองเท่าของกิจกรรมในหน่วยความจำระยะสั้นและพื้นที่การตัดสินใจที่รวดเร็ว เรากำลังเรียนรู้ที่จะเล็ดลอดว่ามีข้อมูลมากเกินไป นั่นหมายความว่าเรากำลังกลายเป็นนักคิดตื้นหรือไม่หรือหมายความว่าความสามารถในการถอดรหัสข้อมูลของเรานั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือไม่?

เทคโนโลยีจะมีผลต่องานของเรา

ผมเข้าร่วมการประชุม LinkedIn เมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับการใช้ข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลในการสรรหาบุคลากรและศักยภาพในการ AI

ภูมิทัศน์การสรรหาบุคลากรมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและ McKinsey Global Institute ประเมินว่า 46% ของกิจกรรมใน 5 ประเทศชั้นนำของยุโรปมีความอ่อนไหวต่อระบบอัตโนมัติในปัจจุบันไม่ใช่ในอนาคตอันใกล้ แต่ในขณะนี้

นี้จะส่งผลกระทบต่อเราทุกคนในบางวิธีและเราต้องเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนไปใช้ทักษะไฮเทคมากยิ่งขึ้น ในหลายประเทศไม่มีแรงงานดิจิทัลหรือนักพัฒนาซอฟต์แวร์สำคัญ ๆ จำนวนมากและสถานการณ์นี้จะเลวร้ายลงเรื่อย ๆ เมื่อหลายปีผ่านไป เราอาจต้องการอนาคตของ coders หรืออย่างน้อยที่สุดซอฟต์แวร์ที่ผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้ที่เอาความจำเป็นในการรหัส

ไม่ใช่ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับ AI หรือเรื่องการสรรหาบุคลากรที่ดึงดูดความสนใจของฉันในที่ประชุม นี่เป็นคำพูดของคุณบารอนซาร่าห์กรีนฟิลด์นักประสาทวิทยาชั้นนำ