Kemičari prevode riječi Jane Austen u molekule koje prave plastiku Tehnologija
Nova metoda kodiranja ima za cilj postati brža i točnija.
Znanstvenici su uspješno kodirali citat Jane Austen u molekularne rođake obične plastike, otkriva nova studija.
Prethodna istraživanja su otkrila da DNK može pohraniti ogromne količine informacija - do 1 milijardu gigabajta po kubičnom milimetru. Kodiranjem podataka korištenjem četiri različite vrste molekula poznatih kao nukleotidi, skraćeno A, T, C i G, DNK može sadržavati milijune puta više podataka od bilo koje elektroničke tehnologije predviđene za budućnost. Međutim, postoji zabrinutost oko njezine dugoročne stabilnosti, kao i troškova njezine sinteze u velikim razmjerima.
Sada su znanstvenici razvili novi način kodiranja podataka pomoću molekula uretana, spojeva koji čine dugovječnu poliuretansku plastiku. "Uretani su robusniji i daleko jeftiniji od DNK", rekao je viši autor studije Eric Anslyn, organski kemičar sa Sveučilišta Texas u Austinu.
Istraživači su započeli pretvaranjem odabranog teksta u bitni niz, ili slijed binarnih znamenki, a zatim u heksadecimalni brojevni sustav - 16 simbola koje računala koriste za organiziranje velikih nizova bitova. Zatim su sintetizirali ovaj heksadecimalni niz od 158 znakova koristeći 16 različitih vrsta uretana, stvorivši 18 molekula svaka duga do 10 uretana.
Dekodiranje ovih podataka uključuje fragmentiranje oligouretana nizom kemijskih reakcija i unos uretana u softver koji dodjeljuje molekule njihovim odgovarajućim heksadecimalnim znakovima. Kada su znanstvenici dali kolegi skup uputa za čitanje kodiranog materijala, on je iz drugog pokušaja uspješno reproducirao cijeli tekst s potpunom točnošću.
Anslyn i njegova grupa upotrijebili su svoju novu metodu da kodiraju odlomak iz "Mansfield Parka" Jane Austen - "Ako jedna shema sreće ne uspije, ljudska priroda se okreće drugoj; ako je prvi izračun pogrešan, drugi ćemo učiniti boljim: nalazimo utjehu negdje." Odabrali su ovaj citat jer su smatrali da je nadahnjujući u ovim teškim vremenima i da ga je lako razumjeti bez konteksta romana, rekao je glavni autor studije Samuel Dahlhauser, organski kemičar sa Sveučilišta Texas u Austinu.
Znanstvenici sada nastoje ubrzati i automatizirati svoju strategiju te poboljšati stope pogrešaka u čitanju i pisanju podataka. Svoje su nalaze detaljno iznijeli online 21. travnja u časopisu Cell Reports Physical Science.