تستخدم الحسابات الميكروبية قدرات الكائنات الدقيقة، وخاصة البكتيريا والطحالب المخاطية، للقيام بعمليات حسابية كانت عادةً ما تُنجز بواسطة الآلات. تم تعديل الكائنات الدقيقة وراثيًا أو إنشاؤها بواسطة البيولوجيا التخليقية لتتمكن من تفسير المدخلات وإنشاء المخرجات من خلال دوائر منطقية. في أمثلة الحياة الحقيقية للحسابات الميكروبية، تُستخدَم الاستشعار الجماعي والكيموتاكسيس من قِبل الكائنات الدقيقة كشكل من أشكال القدرة الحاسوبية. على سبيل المثال، أظهر Physarum polycephalum كيف يمكن أن يُستخدم شبكته من الأنابيب البروتوبلازمية لتمثيل الحلول لمشاكل التحسين فعليًا. بالإضافة إلى ذلك، أُثبت أن مستعمرات الكائنات الدقيقة الهندسية في الرقاقات الحيوية الصناعية يمكنها عد الأحداث، تنفيذ المنطق البولياني، والتكيف مع المحيط. باستخدام العمليات الفسيولوجية لهذه الأنواع من العمليات الحسابية، تسفر عن حاجة منخفضة للطاقة، طبيعة موازية عالية، والقدرة على النسخ الذاتي. من الأمثلة على كيفية تقليد الحسابات الميكروبية للخوارزميات المستخدمة في البرمجة تتضمن إشارات التدرج الكيميائي، النمو المكاني المدفوع بالمغذيات، والستيغميرجي حيث توفر الكائنات الدقيقة إشارات بيئية لكائنات دقيقة أخرى للمساعدة في إجراءات مستقبلية في نفس البيئة. باستخدام وحدات ميكروبية متكاملة تتكون من الشكل، التحكم الجيني، والتغذية الراجعة الأيضية، تعمل كمرمّز لترميز البيانات ويمكنها المعالجة عبر الحساب الشكلي وتقديم مخرجات تحليلية. قدمت التطورات في البيولوجيا التخليقية الأساس للدوائر الحيوية ذات القدرات الدقيقة والقابلة للتوسع، من خلال استخدام حسابات الـDNA وبوابات المنطق القائمة على تكنولوجيا CRISPR. العلاجات الذكية، الاستشعار البيولوجي والتشخيصات هي بعض الاستخدامات المحتملة لهذه الدوائر الحيوية. رغم هذه التطورات، تستمر عدة تحديات مثل البطء في أوقات المعالجة، عدم اتساق النتائج، وصعوبة توسيع التعقيد. في المستقبل، سيجمع الحوسبة البيولوجية الهجينة بين الأنظمة الإلكترونية والميكروبيولوجية لإنشاء منصات مرنة ذات استهلاك منخفض للطاقة لحل مشاكل العالم الحقيقي في اللوجستيات، الروبوتات والطب. جوهرًا، تعيد الحسابات الميكروبية تعريف الذكاء كخاصية ناشئة للحياة؛ لذلك، تقدم الحسابات الميكروبية نهجًا ماديًا ومستدامًا لأنظمة الحوسبة التقليدية.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Reshma Banu S, Prannesh U R,Mahenthiran R, Sudha S S
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس ريشما بانو س، برانّيش يو آر، ماهنثيران آر، سودها س س (جمعة،) هذا السؤال.
synapsesocial.com/papers/69b606d583145bc643d1d3fc — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18995838
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: