हालिया उपलब्धि के साथ पूरी तरह कार्यात्मक डीएनए-आधारित डेटा स्टोरेज संभव

आज के अत्यधिक डिजिटल विश्व में, हर व्यवसाय डेटा पर निर्भर करता है। व्यवसाय डेटा की मात्रा तेज़ी से बढ़ रही है, विशेष रूप से डेटा एनालिटिक्स, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), और एआई जैसी उन्नत तकनीकों के आगमन के साथ, जो दोनों बड़े पैमाने पर डेटा उत्पन्न और उपयोग करती हैं।

यह डेटा संभावित रूप से महत्वपूर्ण है, और अब पहले से अधिक, इसे कुशल, विश्वसनीय और सुरक्षित तरीके से सुरक्षित करना आवश्यक है। डेटा संग्रहीत करने के लिए, आपको ऐसी स्टोरेज समाधान चाहिए जो महत्वपूर्ण जानकारी को प्रभावी रूप से एक्सेस, व्यवस्थित, प्रबंधित, साझा और उपयोग कर सकें।

हालांकि आपके कंप्यूटर में स्टोरेज क्षमता होती है, यह सीमित है और एक डिवाइस में सहेजी जाती है, इसलिए इसे केवल तब उपयोग किया जा सकता है जब डिवाइस चालू हो और यह तब तक रहता है जब तक इसे हटाया न जाए। अपने डेटा को दीर्घकालिक रूप से संग्रहीत करने के लिए, आपको डेटा स्टोरेज समाधान चाहिए।

स्टोरेज डिवाइस मुख्यतः दो समूहों में विभाजित हैं:

• डायरेक्ट एरिया स्टोरेज (DAS)
• नेटवर्क-आधारित स्टोरेज

DAS सीधे उस कंप्यूटिंग मशीन से जुड़ा होता है जो इसे एक्सेस करती है, और जबकि यह उचित स्थानीय बैकअप सेवाएँ प्रदान कर सकता है, साझा करना काफी सीमित रहता है। इस श्रेणी में डिवाइसों में डिस्केट्स, फ्लैश ड्राइव्स, और सीडी और डीवीडी जैसे ऑप्टिकल डिस्क शामिल हैं।

अब, नेटवर्क-आधारित स्टोरेज डेटा साझा करने और सहयोग के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प है, क्योंकि यह कई कंप्यूटरों को नेटवर्क के माध्यम से डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है। नेटवर्क-आधारित स्टोरेज सेटअप मुख्यतः दो प्रकार के होते हैं: नेटवर्क-अटैच्ड स्टोरेज (NAS) और स्टोरेज एरिया नेटवर्क (SAN)।

NAS एक डिवाइस को नेटवर्क से जोड़ता है। यहाँ, डेटा स्टोरेज और पुनर्प्राप्ति एक केंद्रीकृत स्थान से की जाती है। यह किफायती नेटवर्क स्टोरेज विकल्प कई उपयोगकर्ताओं को वाई-फ़ाई या केबल के माध्यम से TCP/IP नेटवर्क पर फ़ाइलें संग्रहीत और साझा करने की अनुमति देता है।

SAN एक विशेषीकृत, उच्च गति वाला नेटवर्क है जो स्टोरेज डिवाइसों के साझा पूलों को कई सर्वरों से जोड़ता है। इसमें विभिन्न प्रकार के कई डिवाइस शामिल होते हैं, जिनमें शामिल हैं:

सॉलिड-स्टेट डिस्क (SSD) एक प्रकार का हार्ड डिस्क है जो पारंपरिक फ्लैश मेमोरी और फ्लैश ड्राइव्स का उपयोग करने वाले डिस्कों से तेज़ है, जो इलेक्ट्रॉनिक-आधारित विकल्प हैं जहाँ डेटा को मिटाने या लिखने के ऑपरेशन द्वारा अपडेट किया जा सकता है। वहीं, हाइब्रिड स्टोरेज विभिन्न प्रकार के स्टोरेज का मिश्रण शामिल करता है: फ्लैश स्टोरेज, SSDs, और मैकेनिकल डिस्क ड्राइव्स (HDDs)।

क्लाउड स्टोरेज एक और लागत-प्रभावी और स्केलेबल विधि है क्योंकि डेटा वर्चुअल रूप से संग्रहीत होता है और इसलिए इसे इंटरनेट या निजी नेटवर्क तक पहुंच की आवश्यकता होती है। हाइब्रिड क्लाउड स्टोरेज विभिन्न कार्यभारों के लिए विभिन्न क्लाउड्स—सार्वजनिक, निजी, और हाइब्रिड—का उपयोग करता है।

डिजिटल डेटा को अधिक कुशलता से संग्रहीत करने के लिए नई तकनीक का विकास 

इन सभी विकल्पों के बावजूद, दुनिया अधिक कुशल समाधान की तलाश में है क्योंकि डिजिटल ब्रह्मांड 2025 तक वार्षिक लगभग 175 ज़ेटाबाइट डेटा जोड़ने की भविष्यवाणी करता है। शोधकर्ताओं का एक बढ़ता समूह अब इस मांग को पूरा करने के लिए डीएनए को एक स्थिर और सतत विकल्प के रूप में समर्थन कर रहा है।

पहले से ही, डीएनए को डेटा स्टोरेज के लिए खोजा जा रहा है, हालांकि यह अभी अपने प्रारंभिक चरण में है, जिसमें केवल $70 मिलियन का बाजार आकार है। हालांकि, इसका अनुमान 2032 तक 80% से अधिक की CAGR पर बढ़ने का है।

डीएनए डेटा स्टोरेज वही है जैसा इसका नाम बताता है: डीएनए (डिऑक्सीराइबोन्यूक्लिक एसिड) में डिजिटल डेटा संग्रहीत करना, वह अणु जो जीव के विकास और कार्यप्रणाली के लिए आनुवंशिक जानकारी ले जाता है। 

डीएनए बनाने के लिए, चार विभिन्न न्यूक्लियोटाइड—एडेनिन (A), साइटोसिन (C), ग्वानिन (G), और थायमिन (T)—एक डबल हेलिक्स संरचना बनाते हैं, जहाँ दो जुड़े स्ट्रैंड एक-दूसरे के चारों ओर घुमते हैं।

जब डेटा को डीएनए में संग्रहीत किया जाता है, तो बाइनरी डेटा को संश्लेषित डीएनए स्ट्रैंड्स में एन्कोड किया जाता है और फिर उनसे डिकोड किया जाता है। डीएनए अपनी स्थिरता, घनत्व, और दीर्घकालिक टिकाऊपन के लिए जाना जाता है। ये गुण डीएनए को एक आकर्षक स्टोरेज माध्यम बनाते हैं। 

“सिंथेटिक डीएनए में आज के उपकरणों की तुलना में कई गुना अधिक डेटा संग्रहीत करने की क्षमता है, और यह एक ऐसे तरीके से है जो अधिक सतत होने का वादा करता है।”

– करिन स्ट्रॉस, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में सीनियर प्रिंसिपल रिसर्च मैनेजर

डेटा संग्रहीत करने के अलावा, डीएनए को कंप्यूटिंग के लिए भी खोजा गया है। कई दशकों से, डीएनए कंप्यूटिंग अनुसंधान और विकास का विषय रहा है क्योंकि यह स्केलेबिलिटी, टिकाऊपन, और ऊर्जा दक्षता जैसे लाभ प्रदान करता है, आदि।

Back in 2019, researchers from Microsoft (MSFT ) and the University of Washington unveiled the first fully automated system for storing and retrieving data using synthesized DNA. This involved encoding ‘hello’ in the molecules of synthetic DNA created in the lab and then converting it back.

मॉलिक्यूलर कंप्यूटिंग में हालिया प्रगति यह संकेत देती है कि हम निकट भविष्य में जीवित कोशिकाओं के भीतर पूरे कंप्यूटर नेटवर्क चला सकते हैं। जबकि डीएनए स्टोरेज वास्तव में कुछ समय से मौजूद है, नई अध्ययन पहली कार्यात्मक मॉलिक्यूलर कंप्यूटर को दर्शाता है जो डीएनए के माध्यम से स्टोरेज और कंप्यूटिंग दोनों को विद्युत के बजाय सक्षम बनाता है।

इस वर्ष की शुरुआत में, यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा और रॉचेस्टर इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (RIT) के इंजीनियरों ने एक तरीका खोजा जिससे डीएनए में संग्रहीत डेटा को प्रोसेस किया जा सके। यह “माइक्रोफ्लुइडिक इंटीग्रेटेड सर्किट” डीएनए में संग्रहीत डेटा पर कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क गणनाओं के माध्यम से कार्य करने के लिए डिजाइन किया गया है। पेपर के सह-लेखक अम्लन गंगुली के अनुसार:

“हम बड़े डेटा के युग में हैं जिसे कहीं न कहीं संग्रहीत करने की आवश्यकता है।”

उन्होंने यह भी नोट किया कि अधिक डेटा सेंटर बनाना समाधान नहीं है क्योंकि प्रत्येक को निर्माण, रखरखाव, और संचालन की आवश्यकता होती है, जो सतत नहीं है।

इस अध्ययन ने विशेष रूप से संशोधित डीएनए अणुओं वाली घोलों की सांद्रता के माध्यम से संख्याओं का प्रतिनिधित्व करने का प्रस्ताव रखा। यह हेरफेर जोड़, गुणा, और नेटवर्क गणनाओं को करने के लिए आवश्यक अन्य गैर-रेखीय कार्यों जैसी कंप्यूटिंग ऑपरेशनों का प्रतिनिधित्व करेगा।

कुछ साल पहले, एमआईटी के बायोलॉजिकल इंजीनियरिंग प्रोफेसर मार्क बाथे और उनके सहयोगियों ने भी एक तरीका प्रदर्शित किया जिससे कई डीएनए टुकड़ों के मिश्रण से वांछित फ़ाइल को चुना जा सके। इसके लिए, शोधकर्ताओं ने प्रत्येक डेटा फ़ाइल को 6μm सिलिका कण में संलग्न किया, जिसे छोटे डीएनए अनुक्रमों से लेबल किया गया था जो सामग्री को उजागर करते हैं।

स्रोत: MIT News

बड़े पैमाने पर डेटा संग्रहीत करने की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए डीएनए की विशाल संभावनाओं पर चर्चा करते हुए, बाथे ने इस गुण को उजागर किया कि एक बार डीएनए पॉलीमर बन जाने के बाद यह कोई ऊर्जा नहीं खपत करता। आप बस डीएनए लिखते हैं और इसे अनिश्चितकाल तक संग्रहीत करते हैं।

शोधकर्ताओं ने यहाँ तक कि प्रस्तावित किया है कि डिजिटल डेटा को एन्कोड करने के लिए डीएनए की स्थिरता और टिकाऊपन का उपयोग किया जाए ताकि डिजिटल संपत्तियों को सुरक्षित और संरक्षित किया जा सके।

अधिक शोधकर्ता और संगठन डीएनए की डेटा और कंप्यूटेशन संग्रहीत करने की संभावनाओं की जांच कर रहे हैं। वैश्विक डेटा स्टोरेज बाजार वर्तमान में $217 बिलियन पर है और इस दशक के अंत तक यह आश्चर्यजनक रूप से $777.98 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है।

डीएनए-आधारित कंप्यूटिंग में प्रगति डेटा स्टोरेज में क्रांति लाती है

नवीनतम अध्ययन में, Nature में प्रकाशित, जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय और नॉर्थ कैरोलिना स्टेट विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी तकनीक प्रदर्शित की जिसमें डेटा स्टोरेज और कंप्यूटिंग कार्यक्षमता डीएनए का उपयोग करके इलेक्ट्रॉनिक्स के बजाय की गई।

यह तकनीक डेटा को बार-बार संग्रहीत, पुनर्प्राप्त, गणना, मिटा या पुनर्लेखन कर सकती है। जबकि पिछले डीएनए स्टोरेज और कंप्यूटिंग तकनीक कुछ कार्य कर सकती थी, वे सभी को पूरा नहीं कर पाती थीं।

“परम्परागत कंप्यूटिंग तकनीकों में, हम यह मान लेते हैं कि डेटा संग्रहीत करने के तरीके और डेटा प्रोसेस करने के तरीके एक-दूसरे के अनुकूल होते हैं।”

– अल्बर्ट क्युँग, अध्ययन के प्रमुख और एनसी स्टेट में रासायनिक और बायोमोलेक्यूलर इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर

उन्होंने यह भी जोड़ा:

“लेकिन वास्तविकता में, डेटा स्टोरेज और डेटा प्रोसेसिंग कंप्यूटर के अलग-अलग हिस्सों में की जाती है, और आधुनिक कंप्यूटर जटिल तकनीकों का एक नेटवर्क है।”

चूंकि डीएनए-आधारित डेटा न्यूक्लिक एसिड के रूप में संग्रहीत होता है, डीएनए कंप्यूटिंग को इसे संग्रहीत, पुनर्प्राप्त और गणना करने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ा है।

इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग को आकर्षक बनाता है कि डिवाइस के सभी घटक संगत होते हैं। लेकिन डीएनए डेटा स्टोरेज के साथ ऐसा नहीं है। जबकि डीएनए-आधारित डेटा स्टोरेज दीर्घकालिक लाभ प्रदान करता है, यह माना जाता है कि ऐसी डीएनए तकनीक विकसित करना जो पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक डिवाइसों में पाए जाने वाले सभी ऑपरेशनों को कवर करे, कठिन या असंभव होगा।

अब, नवीनतम अध्ययन दर्शाता है कि ये डीएनए-आधारित तकनीकें वास्तव में “व्यवहार्य हैं क्योंकि हमने एक बनाई है”.

यह हालिया तकनीकों की मदद से हासिल किया गया जिसने अनोखी आकृतियों वाले सॉफ्ट पॉलिमर सामग्री के निर्माण को सक्षम किया। पेपर के सह-लेखक ऑरलिन वेलेव के अनुसार:

“विशेष रूप से, हमने पॉलिमर संरचनाएँ बनाई हैं जिन्हें हम डेंड्रिकोलॉइड्स कहते हैं — वे माइक्रोस्केल पर शुरू होते हैं लेकिन एक पदानुक्रमित तरीके से एक-दूसरे से शाखा बनाते हुए नैनोस्केल फाइबर्स का नेटवर्क बनाते हैं।”

2019 में, नॉर्थ कैरोलिना स्टेट विश्वविद्यालय के शोध ने दिखाया कि विशेष परिस्थितियों में समाधान से विभिन्न पॉलिमर प्रीसिपिटेट होकर अनोखी, सॉफ्ट डेंड्रिटिक कण सामग्री बना सकते हैं जिनमें विशिष्ट चिपकने वाले (जैसे गेको के पैर) और संरचना-निर्माण गुण होते हैं।

उस समय, वेलेव ने ‘लिक्विड’ नैनोमैन्युफैक्चरिंग का उपयोग करके पॉलिमर को घोलने और समाधान को दूसरे तरल के साथ तेजी से मिलाने के बाद शाखित कणों में बदलने की प्रक्रिया साझा की। इस तेज़ मिश्रण ने, जो कि उथल-पुथल वाले प्रवाह में एक अंतर्निहित अराजक प्रक्रिया है, पदानुक्रमित संरचनाओं में शाखित कण बनाए।

एनसी स्टेट ने सॉफ्ट डेंड्रिटिक सामग्री और उन्हें बनाने की प्रक्रिया पर भी पेटेंट दाखिल किया।

अब, डीएनए स्टोरेज समाधान अध्ययन के लिए, उन्होंने जो संरचना बनाई है उसका सतह क्षेत्र बड़ा है, जिससे शोधकर्ता नैनोफाइब्रिल्स के बीच डीएनए जमा कर सकते हैं। यह डेटा घनत्व को कम किए बिना हासिल किया गया, जिससे डीएनए डेटा स्टोरेज के लिए आकर्षक बनता है।

“आप एक पेंसिल इरेज़र के आकार के डीएनए-आधारित स्टोरेज में हजार लैपटॉप के बराबर डेटा रख सकते हैं।”

– क्युँग

पेपर के पहले लेखक, केविन लिन, जो एनसी स्टेट के पूर्व पीएच.डी. छात्र हैं, ने कहा कि डीएनए जानकारी और जिस नैनोफाइबर पर यह संग्रहीत है, उनके बीच अंतर करने की क्षमता इलेक्ट्रॉनिक डिवाइसों के समान कई कार्यों को करने में सक्षम बनाती है। 

उनके अनुसार, डीएनए जानकारी को सामग्री की सतह से सीधे कॉपी किया जा सकता है बिना डीएनए को नुकसान पहुंचाए। लक्षित डीएनए हिस्सों को मिटाने और फिर उसी सतह पर पुनर्लेखन करने की क्षमता के अलावा, अध्ययन ने पाया कि डेंड्रिकोलॉइड सामग्री पर डीएनए जमा करने से वास्तव में डीएनए को संरक्षित करने में मदद मिली।

वेलेव ने नोट किया कि इस अध्ययन के साथ, वे “माइक्रोसर्किट के समकक्ष” प्रदान कर रहे हैं, और डेंड्रिकोलॉइड सामग्री सर्किट बोर्ड प्रदान करती है।

यह नई डीएनए-आधारित स्टोरेज और कंप्यूटिंग तकनीक, जिसे “प्राइमॉर्डियल डीएनए स्टोर और कंप्यूट इंजन” कहा जाता है, सरल सुडोकू और 3 × 3 शतरंज समस्याओं को हल करने में भी सक्षम है। परीक्षण से पता चलता है कि यह तकनीक डेटा को हजारों वर्षों तक सुरक्षित रूप से संग्रहीत कर सकती है। इसके अलावा, वेलेव के अनुसार “डेंड्रोकोलोइडल होस्ट सामग्री स्वयं अपेक्षाकृत सस्ती और निर्मित करने में आसान है”।

डीएनए डेटा स्टोरेज और कंप्यूटिंग में शामिल कंपनियां 

डेटा के महत्व और अधिक कुशल समाधान की आवश्यकता को देखते हुए, कई कंपनियां डीएनए डेटा स्टोरेज, कंप्यूटिंग और मॉलिक्यूलर तकनीकों की खोज कर रही हैं। उदाहरण के लिए, Thermo Fisher Scientific (TMO ) (TMO) डीएनए सीक्वेंसिंग और मॉलिक्यूलर बायोलॉजी के लिए व्यापक समाधान प्रदान करती है, जबकि Agilent Technologies (A ) (A) डीएनए-आधारित तकनीकों पर केंद्रित है, और Pacific Biosciences of California (PACB ) (PACB) लंबी रीड सीक्वेंसिंग तकनीक में विशेषज्ञता रखती है। फिर Helixworks Technologies है, जिसने प्रोग्रामेबल डीएनए डेटा स्टोरेज सामग्री बनाई है जिससे डेटा फ़ाइलें या छोटे अनुप्रयोग सीधे वस्तु की मॉलिक्यूलर संरचना में एन्कोड किए जा सकते हैं।

अब, हम इस क्षेत्र में दो प्रमुख नामों पर अधिक विस्तृत नज़र डालेंगे। ये दोनों फर्में, माइक्रोसॉफ्ट, वेस्टर्न डिजिटल और कई अन्य सदस्य संस्थानों के साथ मिलकर DNA Data Storage Alliance (DTST ) बनायीं। यह गठबंधन डीएनए का उपयोग करके कम लागत, सतत अभिलेखीय डेटा स्टोरेज समाधान प्रदान करके डिजिटल डेटा वृद्धि को संबोधित करने और इसकी प्रारंभिक व्यावसायीकरण की खोज करने का लक्ष्य रखता है।

#1. Twist Bioscience Corporation 

यह कंपनी सिंथेटिक डीएनए में विशेषज्ञता रखती है और डीएनए डेटा स्टोरेज तकनीकों पर गहरा फोकस करती है। $2.57 बिलियन के मार्केट कैप के साथ, Twist Bioscience (TWST ) के शेयर वर्तमान में $43.98 पर ट्रेड कर रहे हैं, YTD में 19.32% बढ़े हैं। इसका EPS (TTM) -3.81 है, और P/E (TTM) -11.53 है।

2024 के Q2 के लिए, कंपनी ने $75.3 मिलियन की राजस्व की रिपोर्ट की, जो पिछले वर्ष के समान तिमाही से 25% बढ़ा है। ग्रॉस मार्जिन भी 31% से बढ़कर 41% हो गया। इस अवधि में लगभग 193,000 जीन शिप किए गए। $293.3 मिलियन नकद, नकद समकक्ष और अल्पकालिक निवेशों में रिपोर्ट किए गए।

“हम अपनी लाभप्रदता की दिशा में दृढ़ और केंद्रित रहेंगे।”

– सीईओ और सह-संस्थापक एमिली एम. लेप्रौस्ट, पी.एच.डी.

#2. Illumina

यह कंपनी सीक्वेंसिंग और एरे-आधारित समाधान में अग्रणी है, जो डीएनए डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज के लिए आवश्यक हैं। $20.77 बिलियन के मार्केट कैप के साथ, Illumina के शेयर वर्तमान में $130.42 पर ट्रेड कर रहे हैं, YTD में 6.33% गिरावट के साथ। इसका EPS (TTM) -19.18 है, और P/E (TTM) -6.80 है।

2024 के Q2 के लिए, कंपनी ने राजस्व $1.09 बिलियन की रिपोर्ट की, जो 2Q23 से 6% घटा है। इसका GAAP ऑपरेटिंग मार्जिन 40.5% था, और non-GAAP ऑपरेटिंग मार्जिन 22.2% था। तिमाही के अंत में, $994 मिलियन नकद, नकद समकक्ष और अल्पकालिक निवेशों में रखे गए थे।

“Illumina टीम ने इस तिमाही में हमारी अपेक्षाओं से बेहतर परिणाम प्रदान किए, जो हमारी रणनीतिक प्राथमिकताओं पर अनुशासित कार्यान्वयन के कारण थे।”

– सीईओ जैकब थायसेन

निष्कर्ष

दुनिया के बढ़ते डिजिटलकरण का मतलब है कि डिजिटल डेटा घातीय वृद्धि के लिए तैयार है। इस डेटा विस्फोट से मौजूदा स्टोरेज तकनीक की क्षमता से बहुत अधिक पार हो जाएगा, जिससे डीएनए स्टोरेज जैसी नई समाधान की खोज और अपनाने की आवश्यकता बढ़ेगी।

जैसा कि नई अध्ययन ने दिखाया, निरंतर प्रगति डेटा स्टोरेज और कंप्यूटिंग कार्यों की पूरी श्रृंखला को संभव बना रही है। इन ऑपरेशनों में डेटा संग्रहीत करना, डेटा स्थानांतरित करना, और विशिष्ट डेटा फ़ाइलों को पढ़ना, पुनर्लेखन, मिटाना, पुनः लोड करना या गणना करना शामिल है—सभी प्रोग्रामेबल और दोहराने योग्य तरीकों से बिना डीएनए को क्षति पहुंचाए।

डीएनए, जो हर जीवित कोशिका में पाया जाने वाला एक उल्लेखनीय अणु है, अत्यधिक उच्च घनत्व प्रदान करता है, जिससे यह सौ वर्षों नहीं बल्कि हजारों वर्षों के लिए भी आदर्श दीर्घकालिक स्टोरेज समाधान बनता है। यह स्टोरेज और कंप्यूटिंग की दुनिया को बदलने में इसकी विशाल संभावनाओं की ओर संकेत करता है।

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