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生物计算机,相比起量子计算机可能没有那么火热,但对于下一代计算机的选择,比起一步到胃直接搞出量子计算机,陈意更加青睐于先搞出能让他大力出奇迹的生物计算机,再试着研究怎么在生物计算机里的蛋白质分子上整出量子叠加态。
二者他都不会放弃,这只不过是根据难易程度先把重点放在生物计算机上。
毕竟真正的量子计算机他刚穿越那会儿都还没被制造出来,而生物计算机蓝星各个有实力的玩家从八十年代开始都已经搞出了一堆成品了,二者也并不冲突,利用生物计算机在其内部实现量子纠缠又不是不行,没必要那么泾渭分明。
生物计算机的优点有一大堆,体积小、效率高、容错率超高,可自我修复且稳定性好,存储密度是普通磁盘存储器的万亿倍。
还具有超强的并行处理能力通过一个狭小区域的生物化学反应可以实现逻辑运算,数百亿个dna分子构成大批dna计算机并行操作。
又因生物计算机的元件是由有机分子组成的生物化学元件,它们是利用化学反应工作的,所以只需要很少的能量就可以工作了,并且电路间也没有信号干扰。
说了这么多优点,而且现在蓝星已经有很多实验室里都做出来了那么多成品,那么没有被大规模应用肯定是有原因。
生物计算机哪都好,但就是有一点让其被打入了冷宫——信息提取非常非常非常困难。
这么说可能有点抽象了,举个具体的例子:某宅男硬盘里一部时长两个小时的学习资料,在普通电脑上,排除掉那些想要反复回味的,最多两个小时就可以看完了。
当然,可能也说不定连半个小时不到就被一些猴急的人给快进完毕了,但是用生物计算机来看片的话,这部片子估计要放十年才能放完,比幻灯片牛b多了。。。
这尼玛谁能忍?
想象一下,一台生物计算机在一天之内就完成了人类迄今为止所有的计算量,下载一部学习资料,所需时长超过一秒钟都可以直接说这台机器太垃圾。
但是想要让这部片子播出来,却因为超慢的信息提取速度得熬个十年,谁都受不了啊。
这也就是生物计算机没有被普及的原因。
不过陈意表示他要发挥他的传统艺能——大力出奇迹。
具体工作可以分为三步:
1.把蛋白质化学生物反应信号转化为电信号。
2.找到一种特殊的蛋白质,其必须能接受陈意为其编写出的一套特殊算法,从而解决信息提取速度超慢的问题。
3.开发出相关软件生态。
第一步其实蓝星已经解决了,现在光内地的那些科研机构就搞出了不下二十种生物计算机外接设备,每一种都能很好的把生物化学反应给转换成电信号。
第二步是最困难的一步,也是生物计算机产业最大的一个拦路虎,解决了这个问题,其他两个问题就都是用能钱解决的问题了。
第三步陈意也一早就有了腹稿,还是大力出奇迹,只不过这一步是靠着人工智能进行穷举法运算。
他准备先编写出一种适用于生物计算机逻辑运算的操作系统生态,他再和人工智能相互配合不断的磨合优化直至大功告成。
这种方法也只有他这个开挂的才能在短时间内搞定,人工智能的话军团就可以胜任,而现在洛天依成了强人工智能之后甚至不需要陈意她自己就能完成全部工作。
操作系统的话陈意已经弄出了一套兼容性非常好的洪荒生态系统雏形,利用其优秀的兼容性直接和生物计算机来个硬碰硬,不断的找出bug进行优化就行了。
现在这个实验室的工作就是培养出海量的蛋白质进行一一筛选。
或者瞎猫碰到死耗子运气爆表让陈意给撞上一种合适的蛋白质分子,又或者根据统计的数据结合所有样本的一些优点,自己设计一种理想的碱基结构然后不断的调试,让蛋白质分子向着这个结构变异,人工合成出一种仅仅只是为了生物计算机而存在的蛋白质。看小说,来小燕文学,关闭阅读模式,体验高速阅读!
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