Этот текст опубликован до 24 февраля 2022 года.

Современные компьютерные технологии почти достигли пределов своего развития: из-за миниатюризации компонентов инженеры все чаще сталкиваются с физическими силами, которые бескомпромиссно саботируют планы разработчиков. Например, когда микросхема совсем крошечная, наблюдатель может просто не заметить, что электрон «убежал» не в ту сторону. Такое явление называется «квантовым туннелированием». Оно чревато утечкой энергии, нагреванием устройства и сбоями в работе микросхемы. Проблему можно решить, заменив кремний на какой-нибудь новый суперматериал, или за счет радикально иного дизайна микросхемы. Возможно, выход — освоить квантовые вычисления или... перейти на биокомпьютеры. Последние обещают совершенно другой подход к вычислительным технологиям: на их обслуживание будет уходить куда меньше энергии, служить они смогут дольше, а когда срок жизни такого компьютера подойдет к концу, не нужно будет беспокоиться о том, как его утилизировать без вреда для окружающей среды. Такие биомашины могут войти в нашу повседневность уже к 2026 году.

О чем речь?

Обычно биокомпьютеры состоят как из «живого» материала, так и из механических элементов. Их с особым интересом изучают врачи, предвосхищая революцию в сфере медицины — новая технология позволит составить по-настоящему индивидуализированную методику лечения. Микророботы способны доставить лекарство в нужный момент и именно к тем клеткам, которые нуждаются в подмоге. Как и привычные нам цифровые машины, биокомпьютеры справятся и с многими другими задачами, только «живые» технологии не требуют массивной инфраструктуры и работают быстрее.

Биотехнологии стали реальностью благодаря вычислительной биологии, которая опирается на данные функциональной геномики, анализ протеиновых структур и биомолекулярные вычисления. Между программированием и биохимией куда больше общего, чем могло бы показаться. В первых биокомпьютерах в качестве «софта» использовались молекулы ДНК, а энзимы выступали в роли «железа». Дезоксирибонуклеиновая кислота способна хранить в себе большое количество информации, которая записывается с помощью нуклеотидов — цитозина©, гуанина (G), аденина(A) и тимина (T). Насколько большое, можно примерно понять, если взглянуть на все разнообразие сложных генетических кодов живых существ. В 2012 году исследователям удалось, используя молекулы ДНК, закодировать и декодировать книгу весом в 5,27 мегабит. При этом информация, записанная в ДНК, в теории должна сохраниться в памяти каждой новой клетки, примерно у ста поколений.

Первый компьютер на базе такой технологии представил американец Леонард Эйдлман в 1994 году. С тех пор ученые изобрели еще несколько способов превратить живые клетки в вычислительные машины и усовершенствовали идеи Эйдлмана. Одно из последних достижений в этой области представила команда исследователей из Гарвардского и Аризонского университетов в 2017 году: они создали биокомпьютер, который умеет выполнять все привычные логические операции (AND, OR, NOT) и управлять поведением бактерии-хозяина. Запрограммированные цепочки ДНК никак не вторгаются в жизнь бактерии E. coli до тех пор, пока клетка не столкнется с определенными триггерами (химическими соединениями или протеинами) — они-то и запустят заложенный биоинжерами механизм. По словам одного из создателей технологии, такой биокомпьютер однажды может стать частью нашего собственного тела, если угодно — дополненной иммунной системой: в будущем не составит труда внедрить в организм программу для защиты от вирусов или замедления роста раковых клеток. 

Какие еще бывают «живые» технологии?

Строительным материалом для дышащих компьютеров могут быть не только цепочки ДНК. Так, в недавнем исследовании ученых из Калифорнийского университета в Сан-Диего рассказывается о том, что у бактерий есть рабочая память. Под рабочей памятью понимается способность удерживать информацию о задании во время его выполнения. Получается, что биопленку, в которую превращаются бактерии, объединяясь, можно использовать как основу для нового типа вычислительных машин. А биопленка — это очень выгодный строительный материал. Ее можно найти буквально повсюду: на несвежей еде, на местах соприкосновения протезов и тела, на озере в виде тины и даже у себя во рту: зубной налет — это тоже она. 

Если биопленка по какой-то причине инженеров не устраивает, есть другой интересный вариант — приручить вирус. Исследователи из Массачусетского технологического института вместе с коллегами из Сингапурского технологического университета в 2018 году выяснили, что бактериофаг M13 может помочь современным компьютерам ускориться и стать более энергоэффективными. Сейчас при передаче информации из краткосрочной памяти (RAM) на жесткий диск происходят задержки в миллисекунды. Для непрофессионала задержка в миллисекунды звучит как пустяк. Однако в действительности, это существенно отражается на скорости выполнения операций. Помимо прочего, такая архитектура требует много электроэнергии, в том числе для производства микропроводки, и выделяет много тепла. При участии бактериофага M13 провода из оксида германия и олова можно будет создавать при низких температурах, а также уменьшить теплопотери во время работы компьютера.

Слизевики — еще одна привлекательная опция. С ними охотно экспериментирует Энди Адамацки — ученый и директор Центра нетрадиционных компьютерных технологий (Unconventional Computing). Слизевики — существа хоть и примитивные, но довольно умные и во многом загадочные: в разное время их относили то к царству грибов, то к царству животных, и в итоге назвали Mycetozoa, то есть «животное-гриб». В 2014 году ученые обнаружили, что вид Physarum polycephalum ведет себя как живой мемристор1. Слизевик способенрегулировать проходящий через цепь ток и запоминать последний электрический заряд. Исследователи сначала этому умению удивились, а через несколько лет научное сообщество пришло к выводу: такая способность, скорее всего, заложена во все немодифицированные растения.

Более того, с рядом затейливых вычислительных задачек живые системы справляются даже эффективнее компьютеров. Например, Physarum polycephalum с помощью протоплазменных трубок-ножек может с легкостью найти выход из лабиринта и проложить кратчайший путь от одного пункта назначения до другого. В отличие от своего «железного» коллеги, у слизевика есть весомая мотивация: выведать, где лежит пища, и поскорее добраться до нее. 

У профессора биологии Михаила Левина из Университета Тафтса — и вовсе целый зверинец в лаборатории: эмбрионы лягушки, плоские черви, муравьи, слизевики, человеческие клетки in vitro и органы, выращенные в искусственных условиях. Пожалуй, больше всего ученый известен как создатель ксеноботов или «живых роботов», сделанных из эмбрионов лягушки. Ксеноботы состоят из двух типов клеток — сокращающихся клеток сердца и несокращающихся клеток. За счет такой комбинации живые роботы могут самостоятельно двигаться. Эмбрионы лягушки развиваются вне тела матери, что позволяет ученым наблюдать, как головастик постепенно превращается в самостоятельное земноводное. Плоские черви (в частности, планарии) интересны своей способностью восстанавливать клетки тела; то есть, буквально каждый отдельный фрагмент тела знает, как вырасти до целой особи. Такое свойство планарии навевает вопросы о природе памяти: например, что будет происходить с мозгом, если научить червя определенному поведению, а затем подтолкнуть особь к регенерации? Сохранятся ли воспоминания у нового существа?

Работа с биотехнологиями не только открывает новые возможности для индустрии и помогает решить кризис компьютерных технологий, но также попутно дает ученым обширное поле для исследований и крупных открытий.

Чем хороши биокомпьютеры?

Одно из основных свойств ДНК — реагировать на меняющиеся условия и взаимодействовать со средой. Благодаря этому умению биокомпьютеры могут быть особенно полезны экологам и биологам, отслеживающим состояние экосистем и населяющих их видов, а также медикам, чтобы доставлять лекарство точечно, к очагу воспаления.

Другое существенное преимущество живых машин — это энергоэффективность. Для энергообеспечения современных суперкомпьютеров часто приходится выделять отдельную электростанцию: в процессе работы машины сильно нагреваются и требуют постоянного контроля температуры. Биокомпьютер же практически не выделяет тепло и не нуждается в интенсивной подзарядке от внешних источников. 

Живые машины выгодны и с экономической точки зрения: стоит однажды запрограммировать клетку, и дальнейшие итерации в промышленных масштабах потребуют лишь небольших порций питательных веществ и присмотра лабораторного сотрудника. Остальное клетки сделают сами. В отличие от довольно капризной техники, биокомпьютеры в целом менее хрупкие: известно, что наш мозг способен пережить смерть миллионов клеток и по-прежнему функционировать. В то же время стоит перерезать один провод у машины, и под удар будет поставлена вся система. 

Еще один плюс живых систем состоит в том, что нам не обязательно от начала и до конца понимать, как они работают, и не нужно ничего строить с нуля. Мы можем просто «взломать» клетки и запрограммировать их на выполнение определенного задания. Такой подход, к примеру, используется в проекте Amorphous Computing («Аморфные вычисления») группы исследователей из MIT. Ученые подбирают техники для создания самоорганизующихся систем. Они учат бактерии находить своих соседей, собираться в параллельные вычислительные сети и решать сложные задачи — такие, как взлом ключа шифрования или прогнозирование погоды. 

Команда исследователей верит: организованная сеть из мини-компьютеров может быть эффективнее одной супермашины. Такая система призвана стать спасением от кризиса, связанного с миниатюризацией технологий. Если процессор невозможно уменьшить, тогда, вероятно, единственный способ увеличить скорость выполнения операций — использовать миллионы крошечных компьютеров, объединенных в одну систему, подобно нейронам в человеческом мозге.

Впрочем, не стоит думать, что живые машины полностью заменят обычные компьютеры, предупреждает один из лидеров в области биокомпьютерного программирования Том Найт. Живые вычислительные системы правильнее воспринимать как мостик между миром придуманных человеком технологий и природными химическими процессами. Биокомпьютер похож на машину, управляющую химическим заводом.

Чем отличается живой компьютер от цифрового?

Главное достоинство живых систем одновременно является и основной сложностью для разработчиков. Чуткость к переменам в окружающей среде — например, контакт с определенными химическими соединениями или нахождение вблизи электрического поля — может привести к программным сбоям. Пока ученые не научились с этим справляться.

Еще одна особенность: клетки склонны к ретроактивности — то есть они могут внезапно вернуться к предыдущей программе, которая когда-то была в биомашину заложена, а позже стала неактуальной.

Некоторые характеристики живая система способна корректировать самостоятельно: например, популяция клеток будет расти с учетом внешних условий, исходя из того, насколько они для нее выгодны. 

Полный контроль над биокомпьютерами вообще невозможно установить. Допустим, нельзя проконтролировать, с какой именно клеткой произойдет взаимодействие. Программа сработает, как только живой робот столкнется с любым объектом, соответствующим заданным критериям. По сути, эта технология больше похожа на радио или телевещание (сообщение передается на все работающие приемники), чем на компьютерную сеть, где возможно соединение один-на-один.

Даже если проигнорировать проблему индивидуального подключения и думать исключительно о сплоченной группе клеток-компьютеров, то и тут стабильность связи гарантировать невозможно. Живые клетки находятся в постоянном движении, они могут отстать от своих соседей и примкнуть к другой группе. Отсюда вытекает коммуникационная проблема: как заставить биомашину передать сообщение определенному количеству соседей?

На этом трудности не заканчиваются. Дарвинизм в животном царстве никто не отменял, поэтому есть опасность, что если живой робот окажется слабым, то в какой-то момент его вытеснят конкуренты и программа перестанет воспроизводиться. Кроме того, существует риск мутаций при размножении клетки, которые также могут негативно отразиться на ее внутреннем алгоритме.

Сейчас биотехнологи делают ставку на модульный принцип при создании биокомпьютеров. Пока они не в состоянии понять принципы координации живых систем и перехватить управление, зато могут по-разному комбинировать и заменять отдельные компоненты.

Хотя мы еще многого не понимаем о том, как устроены живые самоорганизации, кажется, ученые готовы смириться с этим незнанием и даже увидеть в нем большой потенциал. К примеру, для Михаила Левина создание ксеноботов — скорее прикладная задача, которая решается по ходу масштабного исследования. Ключевой интерес для профессора составляет изучение памяти и сознания организмов — в чем-то похожих на нас, но совсем других. Цель ученого — понять, как отдельные клетки самоорганизуются в сложные ткани и формы, и научиться управлять этим процессом. 

Считать, будто человек — единственный вид, наделенный сознанием, довольно серьезное заблуждение, говорит Левин. Мы знаем, что одноклеточные организмы умеют прогнозировать будущее, опираясь на свой прошлый опыт, и исходя из этого, принимать решения. Стаи птиц, муравьиный или пчелиный рой обладают коллективным интеллектом и способны справляться с непростыми задачами по координации и логистике. Все это позволяет утверждать: в мире существует несколько градаций (или масштабов) разума, считает биолог. И порой простейшим видам куда легче решить сложные проблемы, чем созданной человеком (по подобию его собственного мозга) замысловатой машине. Получается, биокомпьютеры не просто помогают нам в вычислениях, они подспудно толкают нас к переопределению самого понятия «разум». 

1 Термин memristor происходит от англ. слов — memory и resistor, в микроэлектронике так называют пассивный элемент, способный изменять свое сопротивление в зависимости от протекающего через него заряда.