Czy DNA może zastąpić krzemowe chipy i dyski w komputerach?

Czy DNA zastąpi krzem?

Na razie nie. Komputery molekularne potrafią wykonywać zaprogramowane operacje, ale są znacznie wolniejsze od tradycyjnych procesorów. DNA może natomiast znaleźć zastosowanie w wyspecjalizowanych systemach biologicznych i długoterminowym przechowywaniu danych. To dwie różne technologie, które nie muszą zastępować współczesnych komputerów.

Komputer bez półprzewodnikowych układów scalonych używa zamiast nich biologicznego kodu DNA (obliczenia zachodzą w DNA, ale przygotowanie, kontrola i odczyt wyników wymagają aparatury laboratoryjnej - przyp. red.). Koncepcja nie jest aż tak nowa. Nowe nie są też pytania - po co to właściwie i do czego ma prowadzić? Do sztucznego życia? Do budowy nowej generacji robotów? A może do implantów wszczepianych do ludzkiego organizmu?

Badacze z irlandzkiego Uniwersytetu Maynooth zbudowali niedawno komputer oparty na tej właśnie koncepcji. Jak twierdzą, obliczeń dokonuje przy użyciu miliardów cząsteczek kodu genetycznego w kropli wody. Taki system obliczeniowy różni się nie tylko od powszechnej obecnie elektroniki, ale także od zbudowanych dotychczas komputerów biologicznych, takich np., które łączą żywe komórki z tradycyjnym sprzętem w celu wykonywania operacji obliczeniowych.

Jak nici DNA kodują obliczenia?

Komputer ten zamiast krzemowych chipów wykorzystuje nici DNA oddziałujące ze sobą w roztworze soli fizjologicznej, którą następnie podgrzewa się i schładza. W miarę jak nici DNA wchodzą w interakcje, układają się w struktury zgodnie z zestawem zaprogramowanych reguł, które składają się na „obliczenia”.

Projektując reguły wiązania, naukowcy skutecznie „programują” obliczenia. Aby zaprogramować inne obliczenia lub wprowadzić inne dane wejściowe, po prostu dobiera się inne nici DNA. Podejście to wykorzystuje termodynamikę, tendencję układów fizycznych do dążenia ku stanom bardziej korzystnym energetycznie. Jedną z potencjalnych zalet tego rozwiązania jest niskie zapotrzebowanie na energię, co staje się coraz ważniejszym czynnikiem w obliczu rosnących obaw związanych z ogromnym jej zużyciem w centrach danych.

„Cząsteczki DNA rywalizują ze sobą o najlepsze pozycje a cała ta przepychanka to zarazem przetwarzanie informacji i wykonywanie obliczeń,” powiedział serwisowi Live Science Damien Woods, profesor informatyki na Uniwersytecie Maynooth i współautor badań. „Ostatecznie system osiąga stan preferowany pod względem energetycznym, który koduje wynik obliczeń”. Czyli coś na kształt zapisu pamięci na dyskach.

Gdzie można zastosować biologiczne komputery?

Naukowcy opisali swój system, nazwany Scaffolded DNA Computer (SDC), w artykule opublikowanym we wrześniu 2026 w „Nature”. Przetestowali go na dziesięciu programach, w tym na operacjach obliczeniowych zajmujących 100 bitów pamięci. Były to proste działania, na przykład dodawanie 10 + 3, które zajmowało komputerowi SDC około 30 sekund. Bardziej złożone obliczenia trwały znacznie dłużej. Trudniejsze dodawanie w zakresie od około 11 milionów do 34 milionów zajęło nawet 14 godzin.

Korzystając z SDC, naukowcy przeprowadzili w ramach swoich eksperymentów ponad siedemset obliczeń. „To trywialne obliczenia, które samemu można by łatwo wykonać szybciej, a komputer krzemowy zakończyłby je w mgnieniu oka,” powiedział Live Science Constantine Evans, z Uniwersytetu Maynooth i współautor badań. „Jednak nasz system wykorzystuje zaledwie garść cząsteczek (…) a mimo to uzyskuje prawidłowy wynik”. 

Programowalny system wielokrotnego użytku

Badacze podkreślają, że ich system jest programowalny, wielokrotnego użytku i choć powolny w porównaniu z krzemem, to szybki w porównaniu z innymi komputerami DNA.

„Komputery molekularne nie mają na celu zastąpienia komputerów elektronicznych, ale mogłyby znaleźć zastosowanie w środowiskach biologicznych, inteligentnych materiałach oraz archiwalnym przechowywaniu danych w DNA,” - wyjaśniała w Live Science Abeer Eshra, współautorka badania - „Wszelkie dane przechowywane w takim systemie miałyby naturalne, wbudowane mechanizmy korekcji błędów”.

SDC nadaje się do wielokrotnego użytku w odróżnieniu o wielu wcześniejszych komputerów molekularnych, przeznaczonych do jednorazowych eksperymentów. Został zaprojektowany tak, aby cząsteczki mogły być wykorzystywane wielokrotnie. Trzy z programów udało się powtórzyć nawet 24 razy. Zespół powtórzył nawet jeden eksperyment półtora roku po pierwotnym badaniu. SDC częściowo wyschło, ale naukowcom udało się ponownie przeprowadzić obliczenia po dodaniu wody.

Jak szkoli się ludzkie neurony na krzemowym procesorze?

Biologiczne komputery to nie tylko projekty oparte na DNA. Znane są też pomysły polegające na korzystaniu z całych komórek, np. neuronowych w połączeniu z krzemową elektroniką. Niektóre z nich wykroczyły już poza ośrodki badawcze. Na rynek już w 2025 r. został wprowadzony komputer CL1, opracowany przez australijski startup Cortical Labs komputer CL1. Był pierwszym na świecie urządzeniem łączącym ludzkie neurony z układem krzemowym i, jak zapewniała firma na swojej stronie internetowej, „pierwszym na świecie komputerem biologicznym, na którym można wdrażać kod”. System wielkości pudełka na buty może znaleźć zastosowanie w modelowaniu chorób i odkrywaniu leków – twierdzą przedstawiciele Cortical Labs.

W CL1 ludzkie neurony rozrastają się na chipie krzemowym dzięki pożywce. Chip przekazuje impulsy elektryczne do i z neuronów w celu wyszkolenia ich tak, by wykazywały pożądane zachowania. Korzystając z podobnego systemu, firma Cortical Labs nauczyła wcześniej szeroko opisywany w mediach bio-komputer DishBrain (oparty na żywych komórkach poprzednik CL1) grać w grę Pong.

Ponieważ technologia w CL1 wykorzystuje ludzkie neurony, niektórzy naukowcy zgłaszają obawy natury etycznej związane z rozwojem „syntetycznej inteligencji biologicznej”. Rozwój najpierw DishBrain a potem CL1 doprowadził do dyskusji o naturze świadomości oraz potencjalnej zdolności syntetycznej inteligencji biologicznej do odczuwania cierpienia.

Dlaczego rój syntetycznych „mózgów” działa sprawniej?

W październiku 2026 r., podczas międzynarodowej konferencji poświęconej Inteligencji Organoidowej przedstawiciele Cortical Labs zaprezentowali nowy system o nazwie HIVE (z ang. „ul”) działający na bazie piętnastu syntetycznych „mózgów” CL1. Według prezentacji, neurony w tym roju zaczęły działać sprawniej, tworząc komputer o znacznie większej mocy.

Bio-maszyny CL1 systemu HIVE wydawały się dzielić pomiędzy sobą pracami nad przedstawionym zadaniem, wybierając najbardziej efektywną drogę do osiągnięcia celu. Jak wyjaśniają twórcy systemu, naukowcy nie mogliby „nauczyć” tego neuronów hodowanych w laboratorium - po prostu same to odkryły, gdy stały się częścią większej sieci.

W teście polegającym na rozpoznawaniu symboli odnotowano, że połączenie siedmiu biologicznych komputerów zwiększyło dokładność wyników z około 80 do 99 proc. W innym teście system HIVE miał za zadanie poprowadzić wirtualną postać przez siatkę w celu odnalezienia określonego celu. Zespół porównał swój system z siecią Deep Q Network (DQN) opartą na sztucznej inteligencji. Sieć DQN osiągnęła około 32 proc. maksymalnego wyniku, zaś najlepszy bio-komputer Cortical - 40 proc. W sieci kilku komputerów biologicznych współdecydujących o ruchach, wynik wzrósł do ok. 70 proc. Podział zadań przyniósł jeszcze lepsze wyniki (około 80 proc.).

W jaki sposób komórkowy komputer czyta alfabet Braille’a?

Grupa naukowców z brytyjskiego Uniwersytetu w Bristolu zbudowała komputer z wykorzystaniem żywych komórek ludzkiego mózgu, który potrafi odczytać pismo brajlowskie

Zespół opisał w czasopiśmie „Frontiers in Artificial Intelligence” zbudowane przez siebie organoidy wzorowane na przednim mózgu człowieka, zawierające ok. dziesięć tysięcy neuronów i komórek pomocniczych. Podłączono je do elektrod, które umożliwiały dostarczanie sygnałów elektrycznych i monitorowanie ich aktywności.

Badacze przekształcili odczyty czujnika wykrywającego fizyczne znaki alfabetu Braille’a na wzorce elektryczne, które były przekazywane do organoidów za pośrednictwem elektrod. Naukowcy badali, czy konkretne znaki alfabetu Braille’a wywoływały rozróżnialne reakcje. Udało się osiągnąć 83-procentową dokładność identyfikacji liter alfabetu Braille’a, przy czym połączenie odpowiedzi trzech organoidów dało znacznie lepsze wyniki niż wykorzystanie pojedynczego organoidu, zwiększając dokładność klasyfikacji z 61 do 83 proc.

Ile danych można zapisać w DNA?

DNA to ciekawa, choć niekonwencjonalna alternatywa, jeśli chodzi o trwały i bezstratny zapis danych. Już wiele lat temu grupa szwajcarskich uczonych zaprezentowała technikę kodowania danych w łańcuchach DNA w ten sposób, że, jak podawali naukowcy, mogą przetrwać bez uszkodzeń i błędów nawet do dwóch tysięcy lat.

 „NewScientist” podał wtedy wyliczenie, które można zaktualizować według danych na 2026 r. Jeden gram łańcuchów cząsteczkowych DNA mógłby w technice proponowanej przez Szwajcarów zakodować 455 egzabajtów informacji, zaś według szacunków w 2026 roku łączna objętość danych zgromadzonych na Ziemi wynosi ponad 200 zetabajtów. Jeden zetabajt to 1000 egzabajtów, więc do zapisu danych z 2026 r. potrzeba 400-500 gramów DNA.

Istnieją też już od lat języki programujące DNA. Opracował taki m. in. zespół naukowców z Uniwersytetu stanu Waszyngton w USA. Ma zarządzać „chemicznym komputerem”, systemem służącym do syntetyzowania DNA. Powstało wiele innych algorytmów opartych na DNA.

Czy nadchodzi era biokomputerów?

Czy zatem biokomputery, czy to oparte na DNA, czy na żywych komórkach, są rzeczywiście już za rogiem? Mimo opisywanych wyżej osiągnięć, nie ma na to pytanie jasnej odpowiedzi, gdyż przeszkód technicznych, ale również etycznych, związanych głównie z obawami przed wcielaniem się w Boga i tworzeniem hipotetycznych syntetycznych istot myślących a może i świadomych, jest mnóstwo.

FAQ: komputery na DNA i biokomputery

1. Czy DNA może zastąpić krzemowe chipy i dyski w zwykłych komputerach?
   Sami badacze podkreślają, że komputery molekularne nie mają zastąpić komputerów opartych na krzemie. Mają działać tam, gdzie krzemu użyć nie można lub nie należy: w środowiskach biologicznych, w inteligentnych materiałach i w archiwalnym przechowywaniu danych.
2. Jak działa komputer oparty na DNA?
   w rozwiązaniu z Uniwersytetu Maynooth nici DNA oddziałują ze sobą w roztworze soli fizjologicznej, który się podgrzewa i schładza. Ich sekwencje określają, które nici mogą się ze sobą łączyć, a łączenie się według zaprogramowanych reguł jest właśnie „obliczeniem”.
3. Jak „programuje się” komputer DNA?
   Projektuje się reguły wiązania nici. Aby wykonać inne obliczenie lub podać inne dane wejściowe, można dobrać inne nici DNA.
4. Czym są komputery biologiczne na żywych komórkach?
   To systemy łączące żywe komórki, np. neurony, z elektroniką krzemową. Przykładem jest CL1 australijskiej firmy Cortical Labs, wprowadzony na rynek w 2025 r.
5. Ile danych można zapisać w DNA?
   Według wyliczeń jeden gram DNA może zakodować 455 egzabajtów informacji. Łączna objętość danych na Ziemi w 2026 r. to nieco ponad 200 zetabajtów, więc do ich zapisania wystarczyłoby 400–500 gramów DNA.

Źródła:

• https://www.nature.com/articles/s41586-026-10996-5
• https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2026.1800219/full
• https://corticallabs.com/cl1.html
• https://www.newscientist.com/article/2016926-glassed-in-dna-makes-the-ultimate-time-capsule-2/

[Autor, Mirosław Usidus jest popularyzotorem nauki i byłym redaktorem naczelnym Młodego Technika]

[Tytuł, sekcje "Co musisz wiedzieć", "Dlaczego DNA nie zastąpi procesora w laptopie?" FAQ i niektóre śródtytuły od Redakcji]

Dlaczego DNA nie zastąpi procesora w laptopie?

Komputery DNA nie konkurują dziś z procesorami krzemowymi pod względem szybkości, wygody programowania ani łatwości odczytywania wyników. W eksperymentalnych systemach molekularnych nawet proste działania mogą trwać wiele sekund, podczas gdy elektroniczne układy wykonują ogromną liczbę operacji w tym samym czasie.

Atutem DNA nie jest więc szybkość pojedynczego obliczenia, lecz możliwość prowadzenia wielu reakcji równolegle oraz bezpośredniej współpracy z układami biologicznymi. Dlatego najbardziej prawdopodobne są wyspecjalizowane zastosowania, a nie zastąpienie procesorów w komputerach osobistych.