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हर दिन, मनुष्य ईमेल, फोटो, ट्वीट और अन्य डिजिटल फाइलों का उत्पादन करते हैं जो 2.5 मिलियन गीगाबाइट डेटा तक जोड़ते हैं।
इस डेटा का अधिकांश भाग एक्साबाइट डेटा सेंटर (एक एक्साबाइट 1 बिलियन गीगाबाइट है) के रूप में जानी जाने वाली विशाल सुविधाओं में संग्रहीत किया जाता है, जो कि कई फ़ुटबॉल मैदानों के आकार का हो सकता है और इसे बनाने और बनाए रखने में लगभग $ 1 बिलियन का खर्च आता है।
कई वैज्ञानिक मानते हैं कि एक वैकल्पिक समाधान अणु में निहित है जिसमें हमारी आनुवंशिक जानकारी होती है: डीएनए, जो बहुत अधिक घनत्व पर भारी मात्रा में जानकारी संग्रहीत करने के लिए विकसित हुआ।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) में बायोलॉजिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर मार्क बाथे कहते हैं, डीएनए से भरा एक कॉफी मग सैद्धांतिक रूप से दुनिया के सभी डेटा को स्टोर कर सकता है।
बाथे ने नेचर मैटेरियल्स नामक पत्रिका में छपे एक पेपर में कहा, “हमें इन भारी मात्रा में डेटा को संग्रहीत करने के लिए नए समाधानों की आवश्यकता है जो दुनिया जमा कर रही है, विशेष रूप से अभिलेखीय डेटा।”
फ्लैश मेमोरी की तुलना में डीएनए एक हजार गुना सघन है, और एक और संपत्ति जो दिलचस्प है वह यह है कि एक बार जब आप डीएनए पॉलिमर बनाते हैं, तो यह किसी भी ऊर्जा की खपत नहीं करता है।
“आप डीएनए लिख सकते हैं और फिर इसे हमेशा के लिए स्टोर कर सकते हैं।”
वैज्ञानिकों ने पहले ही प्रदर्शित कर दिया है कि वे छवियों और पाठ के पृष्ठों को डीएनए के रूप में एन्कोड कर सकते हैं।
बाथे और उनके सहयोगियों ने अब ऐसा करने का एक तरीका दिखाया है, प्रत्येक डेटा फ़ाइल को सिलिका के 6-माइक्रोमीटर कण में समाहित करके, जिसे छोटे डीएनए अनुक्रमों के साथ लेबल किया जाता है जो सामग्री को प्रकट करते हैं।
इस दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि वे 20 छवियों के एक सेट से डीएनए अनुक्रम के रूप में संग्रहीत व्यक्तिगत छवियों को सटीक रूप से खींच सकते हैं।
उपयोग किए जा सकने वाले संभावित लेबलों की संख्या को देखते हुए, यह दृष्टिकोण 1020 फाइलों तक बढ़ सकता है।
डीएनए में कई अन्य विशेषताएं हैं जो इसे भंडारण माध्यम के रूप में वांछनीय बनाती हैं: यह अत्यंत स्थिर है, और यह संश्लेषण और अनुक्रम के लिए काफी आसान (लेकिन महंगा) है।
इसके अलावा, इसकी उच्च घनत्व के कारण – प्रत्येक न्यूक्लियोटाइड, दो बिट्स के बराबर, लगभग 1 क्यूबिक नैनोमीटर है – डीएनए के रूप में संग्रहीत डेटा का एक एक्साबाइट आपके हाथ की हथेली में फिट हो सकता है।
इस तरह के डेटा भंडारण में एक बाधा इतनी बड़ी मात्रा में डीएनए के संश्लेषण की लागत है। वर्तमान में एक पेटाबाइट डेटा (1 मिलियन गीगाबाइट) लिखने के लिए $ 1 ट्रिलियन का खर्च आएगा।
बाथे ने अनुमान लगाया कि डीएनए संश्लेषण की लागत को परिमाण के लगभग छह क्रमों से कम करने की आवश्यकता होगी।
उनके अनुसार, यह एक या दो दशक के भीतर होगा, ठीक उसी तरह जैसे पिछले कुछ दशकों में फ्लैश ड्राइव पर जानकारी संग्रहीत करने की लागत में नाटकीय रूप से गिरावट आई है।
“हालांकि डेटा भंडारण माध्यम के रूप में डीएनए व्यवहार्य होने से पहले यह कुछ समय हो सकता है, कोविड -19 परीक्षण, मानव जीनोमिक अनुक्रमण, और अन्य से पहले से मौजूद डीएनए और आरएनए नमूनों के लिए कम लागत, बड़े पैमाने पर भंडारण समाधान के लिए आज पहले से ही एक दबाव की आवश्यकता है। जीनोमिक्स के क्षेत्र, “बाथे ने नोट किया।
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