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Bio schlägt Quanten

Revolutionäre Biomolekül-Computer schlagen Superrechner

21. März 2017, 08:59 Uhr   |  Heinz Arnold

Revolutionäre Biomolekül-Computer schlagen Superrechner
© Fraunhofer

Schema von Bioinformatik-Einheiten, die mit Hilfe von molekularen Motoren durch eine Kreuzung inmitten eines Kanal-Netzwerkes geführt werden.

Biomolekularer Motoren, die nur wenige Nanometer groß sind, bewegen sich durch ein künstlich hergestelltes Netzwerk, auf dessen Basis künftige Computer Rechenleistungen entwickeln, die Supercomputer in den Schatten stellen.

Sogar Quantencomputer würden diese Maschinen überflügeln – so die Vision. Die Grundidee zur Vision: Das per Nanofabrikation hergestellte Netzwerk repräsentiert einen mathematischen Algorithmus. Diesen Ansatz bezeichnen Forscher als »netzwerkbasierter Bio-Computer«. Jedes Mal, wenn die Biomoleküle eine Kreuzung im »netzwerkbasierten Bio-Computer« erreichen, können sie entscheiden, ob sie eine Zahl addieren oder nicht. Jedes einzelne Biomolekül fungiert so als ein winziger Computer – mit Prozessor und Arbeitsspeicher.

Obwohl jedes Biomolekül für sich betrachtet viel langsamer rechnet als ein elektronischer Computer, kann die schiere Anzahl an Molekülen dank Selbstorganisation eine große Rechenleistung entwickeln.

Molekulare motorbetriebene Bio-Computer

Rasterelektronenmikroskopische Aufnahme eines Netzwerks aus nanofabrizierten Kanälen in drei Vergrößerungen. Die Kanalstrukturen und Kreuzungen sind wenige Hundert Nanometer schmal. Sie werden mittels Elektronenstrahl- Nanolithographie gefertigt und
Das EU-Forschungsprojekt Bio4Comp hat zum Ziel, einen Bio-Computer zu entwickeln, der zwei Hauptprobleme der  Supercomputer von heute überwinden soll: weniger Strom und Energie zu verbrauchen.
Beteiligte Forscher beim Auftakttreffen an der Universität Lund.

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Dieser Ansatz funktioniert in kleinem Maßstab auch schon in der Praxis, wie die Forscher in einer Publikation im wissenschaftlichen Magazin PNAS zeigen konnten. »Wir nutzen die molekularen Motoren von Zellen, die in Milliarden von Jahren der Evolution optimiert wurden, als hocheffiziente Nanomaschinen« sagt Prof. Stefan Diez, der das teilnehmende Dresdner Forschungsteam leitet. »Die biologischen Recheneinheiten können sich selbst vermehren, um sich der Schwierigkeit des mathematischen Problems anzupassen«, ergänzt Dr. Till Korten von der TU Dresden, Mitkoordinator des Bio4Comp-Projektes und gemeinsamer Erstautor der PNAS-Publikation.
 

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3. Hocheffizient und massiv parallel: reale Anwendungen

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