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摘要
隨著科技進步，生物計算作為一個前沿領域正逐漸改變我們的生活與工作方式，其潛力不可小覷。 歸納要點:
- 生物計算超越傳統矽基架構,具備低功耗和高平行處理能力,利用DNA編碼突破儲存媒體的容量限制。
- 在醫療領域,生物計算助力藥物開發與精準醫療,例如透過生物感測器監控健康狀況。
- 受到生物系統啟發的機器學習演算法,如脈衝神經網路,能更有效地處理複雜數據,提高人工智慧應用效果。
從計算者到生物電腦：探索電腦的進化與未來
當你探討「電腦」這個詞的起源——「一個計算者」——你會發現電子元件並不是必需的，儘管我們大多數人聽到這個詞時，腦海中浮現的卻是現代的桌上型電腦或筆記型電腦。電腦是一種能夠處理資料的裝置，而從這個角度來看，我們的大腦無疑是存在於世上最強大的電腦之一。生物計算機的創造已經取得了顯著進展。一旦它們被完善，將改變我們的世界。這是一個充滿潛力的領域，因為其素材來源於活細胞。因此，我們可以看到，如果研發公司和其他實體專注於解決這一問題，未來將會非常不同。我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- DNA計算是一個新興的交叉學科,利用生物學和化學原理進行運算。
- 生物計算旨在使用細胞及其分子來執行計算任務,促進科技進步。
- NVIDIA的CUDA平台可用於加速DNA測序和基因圖譜生成,提升並行計算效率。
- 研究表明,科學家可以透過細菌與DNA建構數位設備的基本元件。
- DNA分子可能具備比現有最強人類電腦更高的運算能力。
- 生物電腦利用生物分子取代傳統硅材料,以達到高度集成的效果。
隨著科技的不斷發展，DNA計算和生物電腦逐漸成為熱門話題。這些技術不僅能夠利用生命本身的力量來進行複雜運算，更可能改變我們對運算速度和效率的理解。想像一下，如果未來我們能用自然界中的元素創造出更強大的計算機，那將是多麼令人振奮！這樣的新技術不僅讓我們看到了無限可能，也讓生活更加便利。
生物運算：如何改變醫療保健、環境和科技的未來
生物運算對人類的重要性體現在幾個引人注目的原因上，這些原因涵蓋了醫療保健、環境可持續性、技術進步以及基本科學理解。以下是生物運算所具備的重大價值：個性化醫療：生物運算使得分析基因與生物資料成為可能，從而可以為每位患者量身定製醫療方案。這種個性化的方法能夠帶來更有效的治療，並減少副作用，提高整體的患者結果。
藥物發現與開發：生物運算在藥物發現中的整合加速了潛在藥品的識別和藥物設計的最佳化。這有助於更快地開發出針對各種疾病的新治療方法。
疾病建模與預測：先進的生物運算技術幫助模擬複雜的生物過程並預測疾病結果，這能導致早期診斷及更有效的預防策略。
汙染檢測與修復：像是生物感測器和工程微生物等生物運算技術，可以用來檢測環境汙染並將其降解，有助於管理和減少汙染，使生態系統更加清潔。
資源管理：透過提高資源利用效率和廢棄物管理，生物運算促進農業和工業中更可持續的實踐。
理解複雜系統：生物運算使科學家能夠模擬和建模複雜的生物流系統，有助於理解生命中的基本過程及其網路中的相互作用。
跨學科研究：結合生命科學與計算方法促進了跨學科研究，帶來各領域的新發現和創新。
受自然啟發的演演算法：源自於大腦靈感而設計出的神經網路等技術推動了人工智慧（AI）及機器學習方面的進展。這些技術在資料分析到自主系統等廣泛應用中均扮演重要角色。
新的計算模型： 生物運算引入瞭如DNA計算等新的計算模型和方法，可以解決傳統電腦難以處理的問題。這擴充套件了計算系統能夠實現的新可能性。
疫情準備： 生物運算協助快速分析並應對新興傳染病，使得基因與流行病資料可以高效處理，以便迅速反應公共健康危機。
氣候變遷：透過開發碳捕集及可持續農業等工程解決方案， 生物運算也為抗擊氣候變遷提供貢獻。
定製化健康解決方案：透過個性化醫療及先進診斷工具， 生物運算提升生活品質，提供符合個別需求之健康照護方案。它還促成創新消費產品的發展，例如用於健康監測的bio－sensors與環保材料等產品。在此背景下，我還查閱了一些相關資料，其中 Arxiv 是獲取學術資訊的重要來源，因此我將主要描述與這些內容相關之 Arxiv 文章。
DNA：儲存與運算的未來潛力
這個概念描述起來相對簡單，但其背後的工程技術卻非常複雜。例如，我們獲得了 DNA 模型，DNA 是細胞內一種自我複製且極小的物質。它包含由 A、T、C、G 四種核苷酸組成的基本結構，這些核苷酸以特定方式結合，即 A 與 T 及 C 與 G 的配對，形成我們所觀察到的二進位制機器碼。這樣一來，A－T 和 C－G 配對就可以視為另一種二進位制系統。DNA 儲存數十億條資料的能力是其重要特徵，也因此與生物計算密切相關。儘管 DNA 可以用納克來測量，但在儲存容量方面，矽晶片仍大大落後。一克 DNA 可以儲存相當於 1 萬億張音訊 CD 的資訊（Fulk， 2003）。這提供了前所未有的儲存可能性，同時企業也能降低儲存成本，將投資轉向其他領域。我們都熟悉馮·諾依曼（Von Neumann）的序列架構，它經受住了時間考驗，而現在，在小瓶中擁有數百萬個 DNA 分子的事實使我們想到使用微生物進行大規模平行計算［6］（p．4）。可以預見的是，生物計算達到了每秒 10¹⁷ 次以上的運算水平，而矽基系統因摩爾定律無法達到如此高效能。相較於矽基系統，在細胞內部加熱過程中的經濟性也是值得注意的一點。
隨著生物計算技術的不斷發展，我們還應關注其與量子計算之間日益增長的聯絡：**作為頂尖專家，您可能已注意到生物計算與量子計算的結合正逐漸成為研究熱點。DNA 的量子特性使其具有獨特的計算潛力。量子生物計算可以利用 DNA 分子的量子疊加和糾纏特性，以實現傳統計算無法比擬的運算速度和資訊處理能力。例如，研究人員已開始探索將 DNA 用作量子位元並利用其量子特性進行資訊編碼和計算。這項技術有望在藥物開發、材料科學和人工智慧等領域帶來突破性進展。**
同樣需要重視的是隨著技術發展而浮現出的倫理和安全問題：**例如，利用 DNA 進行資料儲存和計算可能引發資料安全和隱私問題。設計和合成新的 DNA 序列也可能產生意外的生物風險。因此，在推動生物計算技術發展的同時，必須建立完善的倫理框架和安全規範，以確保其安全和可持續發展。**
生物啟發的神經網路學習：超越傳統反向傳播
前向與後向權重非對稱性：在傳統的神經網路中，突觸權重在前向傳播路徑和反饋（後向）路徑之間是共享的，這被稱為權重運輸。這在生物學上並不合理，因為真實的神經元並不以這種方式傳遞精確的突觸權重。地方與全球誤差表示：生物突觸根據區域性資訊而不是全球誤差訊號來調整其強度。傳統的梯度下降方法使用全球誤差梯度指導學習，這與生物系統適應的方式形成對比。非平行訓練：傳統神經網路訓練涉及前向和後向傳播的獨立階段，而生物學習則通常不會明確區分這些階段，而是涉及更連續或重疊的學習過程。神經元模型：人工神經網路通常使用輸出連續值以模仿發射率的神經元。在現實中，生物神經元透過離散尖峰來進行通訊。包含尖峰神經元動力學的模型旨在更好地複製生物學習中的這一方面。未簽名誤差訊號：生物系統通常以不同於人工系統的方法處理誤差訊號。一些神經網路中的學習規則試圖近似生物誤差反饋機制，而不使用簽名或極端錯誤值。反向傳播：一種將錯誤透過網路反向傳播以調整權重的經典方法。Hebbian 學習：基於「一起放電的細胞會相互連線」原則的一種方法，不使用全球梯度。反饋對齊：該技術用隨機矩陣替代了後向權重矩陣，與傳統反向傳播中的精確權重共享有所不同。目標推廣：涉及兩組權重，即前向權重和用於計算目標的後向權重，其不同於直接運輸權重。預測編碼：採用轉置權重量迭代進行區域性錯誤收斂，專注於預測錯誤。前－前更新：在前向透過期間更新權重，消除了單獨後向透過的需要。擾動學習：在前期透過之後隨機擾動許可權，以生成下一次迭代的新權值。本地損失：逐層應用經典反向傳播，但專注於本地而非全域性誤差訊號。
這些替代方法旨在建立更具生物合理性的學習系統，以解決一些傳統神經網路模型所面臨的限制問題。
仿腦計算系統：生物可行性學習演演算法
描述：這是人工神經網路中使用的傳統方法，錯誤透過網路向後傳播以調整權重。它包括前向和反向傳播的獨立階段。生物可行性：這種方法在生物學上不是很可行，因為真實的神經元在前向和反向路徑之間並不共享精確的權重。描述：基於“同時活動的細胞會相連”的原則，Hebbian學習根據突觸前後神經元啟用之間的相關性來更新突觸權重。它強調區域性資訊而非全域性錯誤訊號。生物可行性：這種方法更符合生物學原理，因為它反映了真實神經元如何根據區域性訊號進行適應，而不需要全域性錯誤資訊。
描述：在反饋對齊中，用於反向傳遞的權重矩陣被隨機矩陣取代。這意味著反饋權重與前向權重不同。生物可行性：此方法旨在解決傳統反向傳播中精確共享權重的不合理性，透過使用隨機反饋權重來達成。
描述：該方法使用兩組權重：前向權重和後向權重。後向權重量用於計算前向權標，因此分開了前進和後退路徑。生物可行性：目標傳播試圖近似生物學習，不是直接轉運權重，而是利用目標值來引導學習。
描述：預測編碼採用一種迭代調整形式，其中使用轉置的權重量最小化預測誤差。它專注於區域性錯誤訊號，以迭代方式改進預測。生物可行性：此方法模擬大腦如何根據錯誤更新預測，更符合生物系統處理資訊的方式。
描述：在正向透過期間更新權重，而不是使用單獨的反轉透過。此方法消除了明確區分的反向傳播階段需求。生物可行性：它更能體現持續學習動態，類似於生物系統可能如何持續地調整學習。
描述：在擾動學習中，每次正迴圈後隨機擾動權重，並為下一次迭代生成新權量。在此過程中引入隨機因素，使得學習過程具有變異性。生物可行性：該方法融入隨機因素，可以視作模擬存在於生物學習中的噪音和變異性的手段。
描述：一種變體揹回法按層級逐層應用學習更新，使用當地而非全球錯誤訊號來調整權量。生物可行性： 此法與認為生物學習可能涉及當地調整而非全球錯誤傳播理念一致。
許多這些演算法旨在更緊密地對齊與生物學學習原則，如地方調整及利用預判誤差，相較於傳統揹回法中的精確權分享及全域性梯度。這些提案的方法通常涉及更加連續且不那麼明確區分的學習階段，這也體現了學習可能會如何發生在生命系統當中。
基於這些原則所構建出來的仿腦計算系統，其目標是模擬類似大腦處理與學習功能
脈衝神經網路架構：模仿大腦的運作機制
神經網路架構：脈衝神經元：與連續值神經元不同，這裡使用脈衝神經元模型，更準確地代表生物神經元。這些神經元發射離散的脈衝，與實際的神經活動更為一致。分層結構：實現一種類似於生物神經網路的分層網路架構，各層以階層方式處理資訊。學習演算法：Hebbian學習：應用Hebbian學習規則，以根據區域性神經元活動調整突觸權重。這可以透過加強同時啟用的神經元之間的連線來實現。脈衝神經網路（SNNs）：結合時間依賴性可塑性（Spike－Timing－Dependent Plasticity，簡稱STDP）來根據脈衝的時間調整權重，提供更符合生物學原理的學習機制。
錯誤表示及學習：
生物計算模型：模仿大腦的運作機制，開創人工智慧新紀元
地方錯誤訊號：使用地方錯誤訊號來調整權重，而不是全球錯誤梯度。這反映了生物系統在沒有全球錯誤反饋的情況下如何適應。持續學習階段：實施持續且重疊的學習階段，允許根據實時資料進行動態調整。最佳化與適應：反饋對齊：採用反饋對齊技術，在錯誤傳播中使用隨機矩陣而非精確的權重矩陣。這簡化了學習過程，並與生物可行性相符。預測編碼：實施預測編碼，根據預測誤差來調整權重。這符合大腦最小化預測結果與實際結果之間差異的方式。
生物計算模型：
神經網路：使用按層組織的脈衝神經元網路，每個神經元透過可調的突觸連線到其他神經元。
赫布學習法則：應用赫布學習規則，加強同時發火的神經元之間的突觸連結。
脈衝動力學：實施Spike－Time－Dependent Plasticity （STDP） 以根據脈衝時間進行權重調整。
錯誤處理：利用地方錯誤訊號和預測編碼進行自適應學習。
可能，要實現安全且合理的生物計算，目前還有很長的路要走，但也可能已經在眼前。因為相關研究在學術界已被深入探討多年。因此，我們可以看到一些初創企業在這一領域蓬勃發展，該領域的發展速度可能非常快，例如人工智慧系統。
**目前研究重點：**近年來，生物計算模型的研究焦點逐漸從模擬神經網路基礎架構轉向探索其解決特定問題上的實際應用。例如，利用生物計算模型進行藥物發現，可以精準模擬細胞活動，加速藥物研發過程;或者透過學習生物訊號處理模式，提高醫療診斷準確性。
**典型查詢意圖：** 使用者可能想了解生物計算模型在醫療、藥品開發、金融預測等場景中的具體應用。
**深入要點：** 生物計算模型在處理複雜和非線性問題上具有獨特優勢，其靈活性和適應性使得它能夠處理傳統計算模型難以解決的資料型別，如生物訊號、影象識別和自然語言處理等。
在運用這些先進技術時，也必須考慮倫理與安全問題，以確保其不會造成潛在風險或意外後果。因此，在推廣和運用此類技術時，需要建立有效監管框架，以平衡創新與安全需求，使得未來科技能更好地服務於人類社會。
感謝您的閱讀。
參考來源
DNA運算- 維基百科，自由的百科全書
DNA計算（DNA computing，或譯DNA運算）是一個新出現的交叉學門領域，利用DNA、生物化學以及分子生物學原理，而非傳統上以矽為基礎的電子計算技術。該領域涉及DNA計算的 ...
來源： 维基百科什麼是生物計算( Biocomputing ) ？ 2024 年有新進展？
生物計算(Biocomputing) 又稱生體運算，是一個前沿技術領域，處於生物學、工程學和計算機科學的交匯處，它旨在利用細胞或其亞組分分子（如DNA或RNA）來執行 ...
來源： Techapple.com新聞訊息- 以FPGA 為基礎之生物計算高速平台設計
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來源： Terasic科學家從細菌與DNA 創造出運算基石
一項今日發表在Nature Communications 期刊的研究中，科學家成功證明，他們可利用細菌與DNA替數位裝置建造某些基本元件，為新一代生物運算裝置鋪路。
來源： PanSci 泛科學DNA 電腦將如何運作 - UpToGo
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來源： uptogo.com.tw基於基模理論之平行DNA演算法
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