بازينجا

تسريع استرجاع البيانات

DNAformer: تقاطع بين الطبيعة والذكاء الاصطناعي

Written by

Picture of فريقنا

فريقنا

Communications Consultant

«باحثو معهد التخنيون في إسرائيل يحققون طفرة في تخزين البيانات بالـDNA، مستخدمين ذكاءً اصطناعيًا يتيح استرجاع المعلومات أسرع بثلاثة أضعاف الآلاف من الطرق التقليدية.»

باحثو معهد التخنيون في إسرائيل يحققون طفرة في تخزين البيانات بالـDNA، مستخدمين ذكاءً اصطناعيًا يتيح استرجاع المعلومات أسرع بثلاثة أضعاف الآلاف من الطرق التقليدية.

محتويات المقالة:

١. مقدمة: آفاق تخزين البيانات في الـDNA

مع النمو الهائل للبيانات الرقمية، تبرز مشكلات تتعلق بسعة التخزين وتكاليف الطاقة وعمر الوسائط التقليدية. في هذا السياق، تتحول أنظار الباحثين إلى الحمض النووي (DNA) نظرًا لقدرته الهائلة على حفظ كميات هائلة من المعلومات ضمن مساحة صغيرة. ومن المدهش أن الـDNA قد يحتفظ بالمعلومات لمدة تصل إلى مئات آلاف السنين، مقارنةً بالعمر القصير للأقراص المغناطيسية أو وحدات الفلاش.

٢. مشروع DNAformer في التخنيون

في خطوة تطمح لإحداث ثورة في مجال استرجاع البيانات من الـDNA، عمل فريق بحثي في معهد التخنيون الإسرائيلي على ابتكار خوارزمية جديدة اسمها «DNAformer». يقود هذا الفريق الباحث طالب الدكتوراه عومر سباري، إلى جانب الأكاديميين الدكتور دانييلا بار-ليف والدكتور إيتي أور والبروفيسور إيتان يعقوبي والبروفيسور توفي اتزيون.

٣. التحدي الكامن في استرجاع البيانات

رغم السعة التخزينية الضخمة لـDNA، يواجه الباحثون تحديات أساسية في عمليتي الكتابة والقراءة. فعند «ترميز» بيانات رقمية في سلاسل DNA، يتم تصنيع العديد من النسخ التي قد تفقد ترتيبها، ومع مرور الوقت وعملية القراءة (التسلسل الجيني) تحدث أخطاء كثيرة. لهذا السبب، تصبح خوارزميات التصحيح والتجميع بالغة الأهمية لضمان صحة البيانات المسترجعة.

٤. كيف يعمل DNAformer؟

يعتمد DNAformer على نموذج «المحوّل» (Transformer) في تعلم الآلة، المشهور في مجالات مثل معالجة اللغات الطبيعية. يقوم هذا النموذج بتحليل البيانات الناتجة عن تسلسل الـDNA، ثم يعيد بناء السلاسل الأصلية بدقة، مستعينًا بشيفرة تصحيحية صُممت خصيصًا لتقليل الأخطاء. المثير للإعجاب هو أن هذه الطريقة توفر سرعة قراءة تصل إلى ٣٢٠٠ ضعف الأساليب الحالية في بعض الحالات.

٥. الإنجاز الزمني والدقة

وفقًا للتجارب، استطاعت تقنية DNAformer اختصار وقت استرجاع ١٠٠ ميغابايت من البيانات إلى ١٠ دقائق فقط، مقارنةً بأساليب سابقة كانت تتطلب ساعات طويلة. والأهم من ذلك أن هذه السرعة لم تأتِ على حساب الدقة، إذ تم الحفاظ على مستوى عالٍ من تصحيح الأخطاء بمساعدة الأكواد التي طُوِّرت خصيصًا لهذا الغرض.

٦. قابلية التوسع والتطبيقات

جرى اختبار التقنية على حزمة بيانات متعددة الصيغ (مثل الصور والمقاطع الصوتية والنصوص والبيانات العشوائية)، ما يبرهن قدرتها على التعامل مع سيناريوهات مختلفة. كما يؤكد الباحثون أن DNAformer قابل للتوسع، إذ يمكن تخصيص النماذج الرياضية لتلائم أنماط بيانات محددة أو كيانات صناعية تحتاج لمساحات تخزين هائلة، كالأرشيفات الحكومية أو المختبرات العلمية.

٧. المستقبل والتمويل

حظي مشروع DNAformer بدعم كبير من جهات دولية مثل مجلس الأبحاث الأوروبي (ERC)، والمجلس الأوروبي للابتكار (EIC)، ومؤسسة العلوم الإسرائيلية (ISF). يسهم هذا الدعم في تمويل مراحل التطوير اللاحقة، التي قد تتضمن تحسين تصنيع الـDNA وتقنيات القراءة، وكذلك زيادة قدرة النماذج على التعامل مع كميات تفوق تيرا بايت من البيانات.

٨. خاتمة: نحو ثورة معلوماتية جديدة

تمثل تقنية DNAformer خطوة بارزة في تحويل مفهوم تخزين البيانات الجينية إلى واقع عملي مُجدٍ. وبجمعها بين سرعة الاسترجاع وموثوقيته، تفتح الباب أمام اعتماد أوسع للـDNA كوسيط تخزيني مستقبلي، خصوصًا مع تزايد التحديات المتعلقة بالمساحات التخزينية والتكاليف البيئية. مع استمرار البحث وتطور تقنيات التصنيع والقراءة، قد نشهد عصرًا تُخزن فيه مكتبات عالمية كاملة في قطرات صغيرة من الـDNA.

الأسئلة الشائعة

١. ما ميزة تخزين البيانات في الـDNA مقارنةً بالأقراص التقليدية؟
يتميز الـDNA بكثافة تخزين عالية وطول عمر استثنائي، حيث يمكنه الاحتفاظ بالبيانات لعشرات الآلاف من السنين.

٢. كيف يسرع DNAformer عملية الاسترجاع؟
يستخدم نموذج «Transformer» مع تقنيات تصحيح خطأ مخصصة، ما يخفض أخطاء القراءة ويُسرع إعادة بناء البيانات.

٣. هل التقنية مناسبة لجميع أنواع البيانات؟
نعم، إذ أثبتت التجارب إمكانية تطبيقها على الصور والنصوص والصوت والبيانات العشوائية.

٤. ما دور التمويل الدولي في تطوير المشروع؟
يتيح تمويل هيئات مثل ERC وEIC وISF توسيع نطاق الأبحاث وتسريع الابتكارات في مجالات التصنيع والتصحيح.

٥. هل سنرى اعتمادًا تجاريًا لهذه التقنية قريبًا؟
قد يحتاج ذلك بضع سنوات لتحسين تقنيات التصنيع والقراءة، إلا أن النتائج الحالية مشجعة للغاية.

شارك هذا الموضوع:

شارك هذا الموضوع:

اترك رد

اترك رد

المنشورات الأخيرة

اكتشاف المزيد من بازينجا

اشترك الآن للاستمرار في القراءة والحصول على حق الوصول إلى الأرشيف الكامل.

Continue reading