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Molecular Memory Architect Simulator

Interactive atomic-scale memory technology simulator featuring phase-change materials, skyrmion racetracks, and DNA storage systems

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यह क्या है?

🎯 सिम्युलेटर टिप्स

📚 शब्दावली

DNA Data Storage
दीर्घकालिक, अल्ट्रा-डेंस डेटा संग्रह के लिए चार डीएनए न्यूक्लियोटाइड बेस (ए, टी, जी, सी) के अनुक्रमों में डिजिटल जानकारी (बाइनरी डेटा) को एन्कोड करने की प्रक्रिया।
DNA Fountain
यानिव एर्लिच और दीना ज़िलिंस्की (2017) द्वारा विकसित एक एन्कोडिंग विधि जो 1.98 बिट प्रति न्यूक्लियोटाइड पर डीएनए की सैद्धांतिक अधिकतम सूचना क्षमता तक पहुंचती है।
Oligonucleotide
आमतौर पर 100-200 न्यूक्लियोटाइड लंबा एक छोटा, सिंथेटिक डीएनए स्ट्रैंड, डीएनए मेमोरी सिस्टम में डेटा भंडारण की मूल इकाई के रूप में उपयोग किया जाता है।
DNA Synthesis
व्यक्तिगत न्यूक्लियोटाइड से डीएनए स्ट्रैंड के निर्माण की रासायनिक या एंजाइमैटिक प्रक्रिया; डीएनए डेटा भंडारण में 'लिखें' ऑपरेशन।
DNA Sequencing
डीएनए स्ट्रैंड में न्यूक्लियोटाइड के क्रम को पढ़ने की प्रक्रिया; इलुमिना या नैनोपोर अनुक्रमण जैसी तकनीकों का उपयोग करके डीएनए डेटा भंडारण में 'रीड' ऑपरेशन।
Error-Correcting Code
संश्लेषण, भंडारण, या अनुक्रमण के दौरान उत्पन्न त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए डीएनए-संग्रहीत डेटा में गणितीय एल्गोरिदम (जैसे रीड-सोलोमन या फाउंटेन कोड) जोड़े गए।
Silica Encapsulation
ईटीएच ज्यूरिख में रॉबर्ट ग्रास द्वारा विकसित एक संरक्षण विधि जहां डीएनए को नैनोमीटर सिलिका मोतियों के अंदर सील कर दिया जाता है, जिससे डेटा हजारों वर्षों तक जीवित रह सकता है।
DNA-of-Things (DoT)
एर्लिच और ग्रास (2019) द्वारा एक स्टोरेज आर्किटेक्चर जो डीएनए डेटा को भौतिक वस्तुओं में एम्बेड करता है - जैसे कि 3 डी-मुद्रित खरगोश जिसमें अपना डिजिटल ब्लूप्रिंट होता है।
Random Access
सभी संग्रहीत डेटा को पढ़े बिना डीएनए भंडारण प्रणाली से विशिष्ट डेटा पुनर्प्राप्त करने की क्षमता, 'फ़ाइल पते' के रूप में पीसीआर प्राइमर का उपयोग करके हासिल की गई।
Homopolymer Run
समान लगातार डीएनए आधारों का एक अनुक्रम (जैसे, एएएए) जो संश्लेषण और अनुक्रमण त्रुटियों को बढ़ाता है, जिसके लिए एन्कोडिंग बाधाओं की आवश्यकता होती है।
GC Content
डीएनए अनुक्रम में ग्वानिन (जी) और साइटोसिन (सी) आधारों का अनुपात; इष्टतम भंडारण के लिए स्थिरता के लिए संतुलित GC सामग्री (लगभग 50%) की आवश्यकता होती है।
Information Density
डेटा की वह मात्रा जो भौतिक स्थान की प्रति इकाई संग्रहीत की जा सकती है; डीएनए प्रति घन मिलीमीटर लगभग 10^17 बाइट्स प्राप्त करता है, जो फ्लैश मेमोरी से लाखों गुना अधिक सघन है।
Enzymatic Synthesis
रसायनों के बजाय एंजाइमों का उपयोग करके एक नया डीएनए संश्लेषण दृष्टिकोण, डेटा भंडारण अनुप्रयोगों के लिए संभावित रूप से तेज़ और सस्ता।

🏆 प्रमुख व्यक्ति

George M. Church (2012)

हार्वर्ड आनुवंशिकीविद् जिन्होंने 650 केबी पुस्तक को सिंथेटिक डीएनए में एन्कोड करके पहली उच्च क्षमता वाले डीएनए डेटा भंडारण का प्रदर्शन किया, इस अवधारणा को बड़े पैमाने पर साबित किया

Yaniv Erlich (2017-2019)

विकसित डीएनए फाउंटेन, 1.98 बिट्स/न्यूक्लियोटाइड के लगभग-सैद्धांतिक-अधिकतम भंडारण घनत्व को प्राप्त करना, और भौतिक वस्तुओं में डेटा एम्बेड करने के लिए डीएनए-ऑफ-थिंग्स (डीओटी) का सह-आविष्कार किया।

Dina Zielinski (2017)

न्यूयॉर्क जीनोम सेंटर में डीएनए फाउंटेन एन्कोडिंग विधि का सह-विकास किया गया, जो ओएस, मूवी और अन्य फाइलों को डीएनए में पूरी तरह से संग्रहीत करता है।

Robert N. Grass (2015-2019)

सहस्राब्दियों तक डीएनए डेटा को संरक्षित करने के लिए ईटीएच ज्यूरिख में सिलिका एनकैप्सुलेशन विकसित किया गया, और एर्लिच के साथ डीएनए-ऑफ-थिंग्स का सह-आविष्कार किया गया।

Nick Goldman (2013)

ईएमबीएल-ईबीआई टीम का नेतृत्व किया जिसने नेचर (2013) में प्रकाशित अतिरेक के साथ टर्नरी एन्कोडिंग योजना का उपयोग करके डीएनए में 739 केबी डेटा को एनकोड किया।

Richard Feynman (1959)

डेटा भंडारण के लिए अणुओं का उपयोग करने का विचार सबसे पहले उन्होंने 1959 के अपने प्रसिद्ध व्याख्यान 'देयर इज़ प्लेंटी ऑफ रूम एट द बॉटम' में प्रस्तावित किया था।

Luis Ceze & Karin Strauss (2018)

रैंडम-एक्सेस डीएनए स्टोरेज और स्वचालित एंड-टू-एंड डीएनए डेटा स्टोरेज सिस्टम पर माइक्रोसॉफ्ट/वाशिंगटन विश्वविद्यालय के सहयोग का नेतृत्व किया।

🎓 शिक्षण संसाधन

💬 शिक्षार्थियों के लिए संदेश

पृथ्वी पर प्रत्येक जीवित कोशिका पहले से ही आणविक स्मृति का उपयोग करती है - डीएनए एक पिन के सिर से भी छोटी जगह में मानव शरीर के निर्माण और संचालन के लिए संपूर्ण निर्देशों को संग्रहीत करता है। आणविक स्मृति अनुसंधान के बारे में उल्लेखनीय बात यह है कि वैज्ञानिक अब हमारी डिजिटल दुनिया के लिए प्रकृति के अपने भंडारण माध्यम का पुन: उपयोग कर रहे हैं। डीएनए का एक ग्राम पूरे डेटा सेंटर की जगह ले सकता है। जबकि हम अभी भी इसे रोजमर्रा के उपयोग के लिए काफी तेज और सस्ता बनाने पर काम कर रहे हैं, मौलिक सफलता पहले ही हो चुकी है: हम जानते हैं कि उसी अणु का उपयोग करके डिजिटल डेटा को कैसे लिखना, संग्रहीत करना और पूरी तरह से पढ़ना है, जिसने 3.8 बिलियन वर्षों से जीवन की कहानी को विश्वसनीय रूप से संरक्षित किया है।

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