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生物学的研究对象,显然,是活的生命,至少是曾经的活体生命,而计算机的研究方向,则是抽象的算法、架构和具现的集成电路。
但是在今天,至少在联邦生命科学研究机构的实验室里,计算机的地位则愈发重要。
伯克利大学的生命科学部,方然每一天忙碌的实验室里,实验活动大部分都需要计算机系统的监控和辅助,这并不是什么新鲜事,新鲜的是,其中一部分的模拟、仿真实验,几乎完全依赖超级计算机的算力,通过长时间的模拟运算,和生命过程的仿真,来得到“实验”数据和结论。
这样的实验,原则上讲,可以没有任何生命体的参与,而凭空推演得出结果。
即便结果还很不准确,一般都需要结合后续的实验过程来验证、或者证伪,但,计算机的确可以取代大量原本必须由科学实践来完成的工作。
凭借计算机的模拟、仿真,生命科学的研究得以摆脱试验的束缚,进而大大加速。
传统的实验手段,则从探寻客观世界的唯一手段,逐渐变为计算成果的筛选、验证环节,两者的结合越来越紧密,进而,即便传统的生命科学研究者,对计算资源的需求,乃至自身计算机技术的要求,也越来越高。
把握这一大趋势,对方然而言,天然比大多数同行都有优势。
很早就意识到计算机的巨大威力,多年来,一直没间断这方面的学习和研究,在处理实验室的仿真程序和虚拟实验系统时,不论是设计方案、还是处理数据,他都游刃有余。
同时,也逐渐意识到,在面对生命科学的深奥问题时,人类目前掌握的计算资源,还太薄弱,甚至有些跟不上理论研究的步伐。
计算机的算力,近年来,即便没有摩尔定律的推动,进步也十分显著。
不过,就眼前的计算任务而言,方然能动用的约1tflops算力,还远不足以解决复杂建模的生命科学研究,拿来筛选蛋白质分子的构型,还勉强可以,但哪怕只是泛泛的模拟细胞膜的微观活动、或者引物与受体的复杂作用,就动辄要运行十天半月,最后还只能得到相当模糊的结论。
想一想也是如此,生命活动的基本单元,不论核酸、还是蛋白质,分子量动辄在几万、几十万之巨,其性质殊难预料。
无数种有机物构成的细胞,结构和组成,更极端复杂而精妙。
要脱离实打实的试验,单凭数学模型来推导其生化过程,正如单凭计算,得到滂沱大雨中单个雨滴的精确轨迹,在实践中观察很容易,但要计算出一次次碰撞、乃至气流对雨滴的作用,最终得到轨迹,事实上就已超出了人类现有的能力。
要进一步进行这样的研究,一方面,需要计算机技术的进步,另一方面,也需要能切实的掌控算力。
但只有算力也不行;
有了计算资源,还得明确研究的方向,和具体的思路。
这方面,对自己的能力心知肚明,方然并未打算从事具体研究,一个人窥破永生不死的奥秘。
他所担忧的是,以当今世界的状况,科学技术的演进速度,是否足以在人类文明走向终点之前,为生命科学的研究提供足够的支持。
进而,召唤出那永不下车的神迹。(小燕文学WwW.XiaoYanwenXue.CoM)
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