डीऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड या बेहतर रूप से डीएनए के रूप में जाना जाता है, वह अणु जो जीवों के आनुवंशिक डेटा को संग्रहीत करता है। इसमें हमारा यूनिक जेनेटिक कोड होता है। लेकिन आप इसके बारे में क्यों पढ़ रहे हैं, एक तकनीकी वेबसाइट पर जीव विज्ञान का विषय, आप सोच सकते हैं? सही? ठीक है, क्या हुआ अगर मैंने आपसे कहा कि जल्द ही, जीव विज्ञान और प्रौद्योगिकी विलय से दूर नहीं होंगे। एक तथ्य के रूप में वे पहले से ही हैं, हमारे पास जैव प्रौद्योगिकी, आनुवंशिकी, सूक्ष्म जीव विज्ञान, आदि हैं। आज तक, जीव विज्ञान को बेहतर तरीके से समझने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग किया गया है, लेकिन आने वाले युग में, जीव विज्ञान प्रौद्योगिकी को जीवित रहने में मदद करेगा। हाँ, आपने सही पढ़ा।
हम, मनुष्य उपकरणों का संचालन करते हैं और बहुत सारा डेटा उत्पन्न करते हैं। डेटा को रिकॉर्ड करना और स्टोर करना कुछ ऐसा है जो हमने तब से किया है जब से इंसानों ने लिखना शुरू किया है। रिकॉर्डिंग जर्नल, खाते, संदर्भ, उद्धरण, कहानियां और क्या नहीं। हमने कुछ खोजा या आविष्कार किया, और हमने उसके बारे में लिखा। डेटा के इस सब क्यूरेशन के कारण। हम, मनुष्य, दूसरों की गलतियों, उपलब्धियों और अनुभवों से सीखने में सक्षम थे, और आगे बढ़ने और आगे बढ़ने में सक्षम थे कि हम आज क्या हैं और आज हम कहां हैं।
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डेटा स्टोर करना, ढेर सारा डेटा
गूगल। हम जो कुछ भी खोज रहे हैं उसके बारे में त्वरित खोज के लिए हम सभी Google का उपयोग करते हैं। लेकिन क्या आप जानते हैं कि किए गए प्रत्येक शोध के लिए उत्पन्न डेटा को संग्रहीत किया जाता है? Google का उपयोग प्रति सेकंड लगभग 40,000 खोज करने के लिए किया जाता है जो प्रति दिन 3.5 बिलियन से अधिक खोजें और एक वर्ष में लगभग 1.2 ट्रिलियन खोजें होंगी और ये संख्या बढ़ रही है। 20 प्रतिशत प्रश्न नए हैं और फिर कभी नहीं पूछे जाएंगे। प्रत्येक Google खोज डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए 1000 से अधिक कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग करती है और उस डेटा को आप तक पहुंचने से पहले डेटा केंद्र से औसतन कम से कम 1500 मील की दूरी तय करनी पड़ती है। इसलिए प्रत्येक उपयोगकर्ता द्वारा एक सेकंड में लगभग 1.7 एमबी डेटा एक सेकंड में बनाया जाता है। अब इसे कई उपयोगकर्ताओं, खोज क्वेरी और एक दिन में सभी सेकंडों से गुणा करें। दिमागी दबदबा, है ना? मुझे पता है कि यह है।
तो समस्या क्या है? हमें जगह चाहिए। इस सारे डेटा को स्टोर करने के लिए बहुत सी जगह। और केवल स्थान ही नहीं, हमें इस डेटा को संग्रहीत और बनाए रखने के लिए संसाधनों की भी आवश्यकता है। हमारे पास इलेक्ट्रोमैग्नेटिक डिवाइस हैं जो स्टोरेज के लिए हमारा सबसे अच्छा विकल्प हैं, लेकिन उनकी अपनी सीमाएं हैं, और अगर हम जल्द ही कार्रवाई नहीं करते हैं, तो डेटा को बनाए रखने के लिए हमारे पास संसाधनों और स्टोरेज की कमी हो जाएगी।
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क्या किया जा सकता है?
जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, कि जल्द ही एक समय आएगा जब जीव विज्ञान को प्रौद्योगिकी को बचाने के लिए कूदना होगा। खैर, यह पहले से ही प्रक्रिया में है। वैज्ञानिक, शोधकर्ता और Google, Microsoft, Facebook आदि जैसी दिग्गज टेक कंपनियां डीएनए डिजिटल डेटा स्टोरेज नामक किसी चीज़ में निवेश कर रही हैं। सरल शब्दों में, यह हमें बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देगा जिसे हम इलेक्ट्रोमैग्नेटिक ड्राइव पर डीएनए के स्ट्रैंड्स पर स्टोर कर रहे थे। हमारे डीएनए में न्यूक्लियोटाइड होते हैं जो ए, टी, सी और जी की लंबी श्रृंखला होते हैं। इनका उपयोग हमारे डेटा को स्टोर करने के लिए किया जाएगा। स्वाभाविक रूप से, हमारे शरीर और हमारे जीव विज्ञान की जानकारी डीएनए की इन श्रृंखलाओं में संग्रहीत है, वैज्ञानिक भंडारण में मदद करने के लिए कुशल तकनीक विकसित करने पर कड़ी मेहनत कर रहे हैं।
क्या आप गंभीर हैं?
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पूर्णतया। पारंपरिक उपकरणों पर डेटा संग्रहीत करना काफी नाजुक होता है। यह समय के साथ खो जाता है, और हम लंबे समय तक इस पर निर्भर नहीं रह सकते। लेकिन डीएनए डेटा स्टोरेज के मामले में ऐसा नहीं है। हाल ही में एक घोड़े का जीवाश्म मिला था, जो 500,000 साल पुराना है और यहां तक कि वर्तमान तकनीक के साथ, हम इसके जीनोम अनुक्रमण को सफलतापूर्वक पूरा करने में सक्षम थे। तो यह हमें बताता है कि डीएनए में डेटा वास्तव में लंबे समय तक संग्रहीत किया जा सकता है। और यह केवल स्थिरता नहीं है जिसके लिए शोधकर्ताओं द्वारा डीएनए भंडारण का समर्थन किया जा रहा है, बल्कि शो का मुख्य आकर्षण भंडारण क्षमता है।
ई.कोली जैसे साधारण बैक्टीरिया का उपयोग 10 19 के डेटा को स्टोर करने के लिए किया जा सकता है। बिट प्रति घन सेंटीमीटर। हार्वर्ड विश्वविद्यालय में किए गए घनत्व अनुसंधान से पता चला है कि इस तरह के भंडारण घनत्व के माध्यम से, 1 वर्ष में उत्पन्न सभी डेटा को किनारे 1 मीटर के डीएनए से बने एकल क्यूबिकल संरचना में आसानी से संग्रहीत किया जा सकता है। यह अविश्वसनीय भंडारण और आने वाले हजारों वर्षों तक डेटा को बनाए रखने की इसकी क्षमता, इसे शोध का एक गर्म विषय बनाती है। वर्तमान उपयोग में प्रौद्योगिकी CRISPR डीएनए-संपादन तकनीक के नाम से हार्वर्ड में है। 2017 में वापस, मानव हाथों की कुछ छवियों को ई.कोली में संग्रहीत किया गया था और 90 प्रतिशत तक सटीक रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सकता था। इस तकनीक को जल्द से जल्द विकसित करने के लिए बहुत सी बड़ी टेक फर्म बहुत पैसा लगा रही हैं। बहुत सी सफलताएँ मिली हैं, लेकिन इसे लागत दक्षता बनाने की लड़ाई अभी भी लड़ी जा रही है। उम्मीद है, हम इसे जल्द ही पूरा कर लेंगे।
पढ़ने के लिए धन्यवाद!