The Future of Storage: DNA වල දත්ත ගබඩා කරන්නේ කොහොමද? (DNA Data Storage) 🧬💻

මචං, අපි සාමාන්‍යයෙන් අපේ ෆොටෝස්, වීඩියෝස්, ගේම්ස් සේව් කරන්නේ කොහෙද? එක්කෝ Hard Disk (HDD) එකක, නැත්නම් SSD එකක, එහෙමත් නැත්නම් Cloud එකේ (Google Drive, OneDrive වගේ). ඒත් ඔයා කවදාහරි නිකමටවත් හිතලා තියෙනවද මේ ලෝකේ තියෙන දත්ත (Data) ප්‍රමාණය දවසින් දවස වැඩි වෙන වේගෙට, තව අවුරුදු 10කින් හෝ 20කින් විතර අපිට මේවා සේව් කරලා තියාගන්න Hard Disks මදි වුණොත් මොකද කරන්නේ කියලා?

නිකමට හිතන්න, අද ඔයාගේ ෆෝන් එකෙන් ගන්න එක 4K වීඩියෝ එකක් කොච්චර ඉඩක් ගන්නවද කියලා. එතකොට ලෝකේ පුරාම ඉන්න බිලියන ගාණක් මිනිස්සු හැම තත්පරේම අප්ලෝඩ් කරන ෆොටෝස්, යූටියුබ් වීඩියෝස්, ඊමේල්ස් කොච්චරක් ඇද්ද? මේවා කොහේ හරි තියෙන ලොකු මැෂින් (Servers) ඇතුලේ සේව් වෙන්න එපැයි. ඒත් ලෝකේ තියෙන යකඩ, ප්ලාස්ටික් සේරම පාවිච්චි කරලත් මේ සේරම සේව් කරන්න බැරි කාලයක් එනවා. අන්න ඒ ප්‍රශ්නෙට උත්තරයක් විදියට තමයි ලෝකේ ඉන්න සුපිරිම විද්‍යාඥයෝ සහ Computer Scientists ලා එකතු වෙලා DNA Data Storage කියන පිස්සු හැදෙන සංකල්පය ගෙනාවේ.

ඔව් මචං, ඔයා අහපු දේ හරිම හරි. අපේ ඇඟේ තියෙන, අපේ ජානමය ලක්ෂණ අරගෙන යන, ජීවයේ රහස හංගගෙන ඉන්න DNA (Deoxyribonucleic Acid) අණු ඇතුලේ, පරිගණක දත්ත (0 සහ 1) ගබඩා කරන තාක්ෂණය ගැන තමයි අද KP Tech Gear අපි මේ පතුලටම බහින්නේ. මේක හරියට Organoid Intelligence වගේමයි, හැබැයි ඊට වඩා ප්‍රායෝගිකව අද වෙද්දිත් පර්යේෂණ මට්ටමේ සාර්ථක වෙලා, ළඟදීම අපේ අතට එන්න තියෙන තාක්ෂණයක්.

🌍 1. ඇයි අපිට අලුත් Storage ක්‍රමයක් ඕනේ වෙන්නේ? (The Global Data Crisis)

අපි මේ DNA තාක්ෂණය ගැන කතා කරන්න කලින්, ඇයි අපිට මේ වගේ අමුතු දෙයකට යන්න වෙලා තියෙන්නේ කියලා තේරුම් ගන්න ඕනේ. මේක හරියට අපේ ගෙදර තියෙන අල්මාරිය පිරිලා, අලුත් ඇඳුම් දාන්න තැනක් නැතුව වෙනම කාමරයක් හදන්න වෙනවා වගේ වැඩක්. හැබැයි මේක ඊට වඩා දරුණුයි.

අද වෙද්දී ලෝකේ පුරා තියෙන Data Centers (උදාහරණයක් විදියට Google, Facebook, Amazon වලට අයිති සර්වර්ස්) වල දත්ත Zettabytes (ZB) ගාණක් ගබඩා කරලා තියෙනවා. 1 Zettabyte කියන්නේ Terabytes බිලියනයකට (1,000,000,000 TB) සමාන ප්‍රමාණයක්. 2025 වෙද්දි ලෝකේ සම්පූර්ණ දත්ත ප්‍රමාණය 175 ZB වෙනවා කියලා ජාත්‍යන්තර පර්යේෂණ ආයතනයක් වෙන IDC එකෙන් හොයාගෙන තියෙනවා. මේ දත්ත ගබඩා කරන්න අලුතින් Data Centers හදන්න ගියොත් ලෝකේ තියෙන ඉඩත් මදි වෙනවා, ඒවට යන විදුලි වියදමත් දරාගන්න බැරි වෙනවා.

⚠️ වර්තමාන Hard Drives සහ SSD වල තියෙන ප්‍රධාන ගැටළු:

• ආයු කාලය ඉතා අඩුයි (Lifespan Issues): ඔයා ලඟ තියෙන හොඳම Hard Disk එකක් වුණත් අවුරුදු 5-10ක් යද්දී ඇතුලේ තියෙන මෝටර් ගෙවිලා හරි, මැග්නටික් පවර් එක අඩු වෙලා හරි (Magnetic decay) කැඩෙන්න බලනවා. SSD වුණත් ඒවට ලියන්න පුළුවන් වාර ගණන (Write Cycles) සීමිතයි. ඊටපස්සේ ඒවා මැරිලා යනවා.
• පරිසර දූෂණය (E-Waste): මේවා හදන්න විශාල වශයෙන් ලෝහ, සිලිකන්, සහ ප්ලාස්ටික් ඕනේ. ඒ වගේම අවුරුදු 5න් 5ට Data Centers වල තියෙන Hard Disk සේරම අලුත් කරන්න ඕනේ. අයින් කරන පරණ ඒවා කුණු ගොඩවල් වලට එකතු වෙලා දැවැන්ත පරිසර හානියක් වෙනවා.
• විදුලි පරිභෝජනය (Power Consumption): දත්ත මධ්‍යස්ථාන (Data Centers) රත් වෙනවා. ඒවා සිසිල් කරන්න (Cooling systems) මහා පරිමාණයෙන් විදුලිය සහ ජලය වැය වෙනවා. අද වෙද්දී ලෝකේ නිපදවන විදුලියෙන් සැලකිය යුතු ප්‍රතිශතයක් යන්නේ මේ සර්වර්ස් කූල් කරන්න.
• ඉඩකඩ (Physical Space): Exabytes ගාණක් ගබඩා කරන්න පාපන්දු පිටි ගණනාවක විශාලත්වයෙන් බිල්ඩින් හදන්න වෙනවා.

ඉතින් මේ සේරම ප්‍රශ්න දැක්කම විද්‍යාඥයින්ට තේරුණා, "අපි මේ යන පාර වැරදියි. අපිට මීට වඩා ලොකු ඉඩක් තියෙන, කරන්ට් එකක් ඕනේ නැති, අවුරුදු දහස් ගාණක් කැඩෙන්නේ නැතුව තියෙන Storage එකක් ඕනේ" කියලා. එතකොට තමයි එයාලා ස්වභාවධර්මය දිහා බැලුවේ. ස්වභාවධර්මය අවුරුදු බිලියන ගාණක් තිස්සේ ජීවීන්ගේ දත්ත ගබඩා කරගෙන ඉන්නේ මොකේද? අන්න හරි... ඒ තමයි DNA!

🧬 2. DNA කියන්නේ මොකක්ද? ඒකෙ Data සේව් කරන්නේ කොහොමද?

පරිගණකයක දත්ත ගබඩා වෙන්නේ Binary විදියට. ඒ කියන්නේ 0 සහ 1 කියන අගයන් දෙකෙන්. ඔයාගේ ෆෝන් එකේ තියෙන ෆොටෝ එකක්, MP3 සින්දුවක්, PUBG ගේම් එක, මේ හැමදෙයක්ම පරිගණකයට තේරෙන්නේ 01010101 වගේ ඉලක්කම් ගොඩක් විදියට විතරයි.

හැබැයි අපි අපේ ඇඟේ තියෙන DNA ගැන කතා කළොත්, ඒක හැදිලා තියෙන්නේ නයිට්‍රජනීය භෂ්ම (Nitrogenous bases) වර්ග 4කින්. මේවා හරියට අකුරු 4ක හෝඩියක් වගේ. ඒවට අපි කියන්නේ A, T, C, සහ G කියලා (Adenine, Thymine, Cytosine, Guanine). අපේ ඇස් වල පාට, කොණ්ඩේ හැඩය, මේ සේරම තීරණය වෙන්නේ මේ අකුරු 4 එකතුවෙලා හැදෙන කේත වලින්.

ඉතින් විද්‍යාඥයෝ කල්පනා කළා, "ඇයි අපිට බැරි මේ 0 සහ 1 කියන පරිගණක කේතය, A, T, C, G කියන DNA කේතයට හරවන්න? ඊටපස්සේ ඒ DNA එක කෘතිමව හදලා ටියුබ් එකකට දාලා තියන්න." අන්න එතනින් තමයි මේ විප්ලවය පටන් ගත්තේ. අපි බලමු ඒක ප්‍රායෝගිකව වෙන විදිය.

💡 Binary අගයන් DNA බවට හැරවීම (The Encoding Rule):

පරිගණකයේ Bits දෙකක් එකතු කරලා අපිට එක DNA Base එකක් හදාගන්න පුළුවන්. මේක තමයි මූලිකම සමීකරණය:
00 = A (Adenine)
01 = C (Cytosine)
10 = G (Guanine)
11 = T (Thymine)

අපි මේක පොඩි උදාහරණයක් අරන් බලමු. හිතන්න ඔයාට "K" කියන අකුර සේව් කරන්න ඕනේ කියලා. "K" අකුර පරිගණකයේ (ASCII කේතනය හරහා) සේව් වෙන්නේ 01001011 විදියට. අපි මේක අර උඩ තියෙන රීතියට අනුව DNA කේතයකට හැරෙව්වොත් කොහොමද එන්නේ?

මුලින්ම බිට්ස් දෙකෙන් දෙකට කඩමු: 01 - 00 - 10 - 11
01 = C
00 = A
10 = G
11 = T
ඒ කියන්නේ "K" කියන ඉංග්‍රීසි අකුර, DNA strand (කෙඳියක්) එකක සේව් වෙන්නේ CAGT කියන රසායනික අණු පිළිවෙල විදියටයි! මේක පට්ට නේද මචං?

💻 Python වලින් මේක වෙන විදිය සජීවීව බලමු (DNA Encoding Simulation)

මේ සංකල්පය තව දුරටත් පැහැදිලි වෙන්න අපි පොඩි Python Program එකක් ලියලා බලමු. මේකෙන් කරන්නේ ඔයා දෙන ඕනෑම වචනයක් අරගෙන, ඒක මුලින්ම Binary වලට හරවලා, ඊට පස්සේ ඒ Binary එක DNA කේතයක් (ATCG) බවට පත් කරන එකයි. ඒ වගේම ආයෙමත් ඒ DNA කේතය කියවලා මුල් වචනය ගන්න විදියත් මම මේ කෝඩ් එකේ දාලා තියෙනවා.

def text_to_binary(text):
    # අකුරු වල ASCII අගය අරගෙන ඒක 8-bit Binary බවට පත් කිරීම
    return ''.join(format(ord(char), '08b') for char in text)

def binary_to_dna(binary_str):
    # Binary යුගල DNA Base වලට Map කිරීම (Encoding)
    dna_map = {'00': 'A', '01': 'C', '10': 'G', '11': 'T'}
    dna_sequence = ''
    
    # Bits 2න් 2කට කඩාගෙන DNA වලට හැරවීම
    for i in range(0, len(binary_str), 2):
        pair = binary_str[i:i+2]
        dna_sequence += dna_map[pair]
    
    return dna_sequence

def dna_to_text(dna_str):
    # DNA කේතය නැවතත් සාමාන්‍ය අකුරු බවට හැරවීම (Decoding)
    reverse_map = {'A': '00', 'C': '01', 'G': '10', 'T': '11'}
    binary_str = ''.join(reverse_map[base] for base in dna_str)
    
    # 8-bit කොටස් වලට කඩා නැවත අකුරු බවට පත් කිරීම
    text = ''
    for i in range(0, len(binary_str), 8):
        byte = binary_str[i:i+8]
        text += chr(int(byte, 2))
    return text

# --- Program එක Run කිරීම ---
original_text = "KPTech"
binary_data = text_to_binary(original_text)
dna_data = binary_to_dna(binary_data)
recovered_text = dna_to_text(dna_data)

print(f"Original Text: {original_text}")
print(f"Binary Data: {binary_data}")
print(f"DNA Sequence: {dna_data} 🧬")
print(f"Recovered: {recovered_text} ✅")
/* Output: Original Text: KPTech Binary Data: 010010110101000001010100011001010110001101101000 DNA Sequence: CAGTCACACACCGACCCCGCGA 🧬 Recovered: KPTech ✅ */

දැන් ඔයාට පේනවා ඇති අපි Software එකක් ඇතුලේ කොහොමද මේ වැඩේ කරන්නේ කියලා. හැබැයි මේක කෝඩ් එකක් විතරයි. මේක භෞතිකව (Physically) ඇත්ත ලෝකේ ඇතුලේ කරන්නේ කොහොමද? අන්න ඒක තමයි ඊළඟට තියෙන ලොකුම ප්‍රශ්නය.

🔬 3. මේවා ඇත්තටම Write කරන්නේ සහ Read කරන්නේ කොහොමද? (The Real-World Process)

මචං, පරිගණකයක කෝඩ් එකකින් "CAGT" කියලා ටයිප් කළාට ඒක ඇත්ත DNA එකක් වෙන්නේ නෑනේ. මේ ඩිජිටල් කේතය ඇත්තම රසායනික අණුවක් බවට පත් කරන්න ඕනේ. මේ සඳහා ප්‍රධාන පියවර 4ක් තියෙනවා. මේක හරියට අලුත් ජාතියේ 3D Printer එකක් පාවිච්චි කරනවා වගේ වැඩක්.

1. Encoding (කේතනය කිරීම): මුලින්ම File එකක තියෙන 0 සහ 1 ටික අර උඩ Python කෝඩ් එකේ වගේ A, T, C, G අකුරු බවට පත් කරගන්නවා. දැන් අපේ ළඟ තියෙනවා Text File එකක් පිරෙන්න මේ අකුරු 4න් හැදුණු දැවැන්ත කේතයක්.
2. Synthesis (සංශ්ලේෂණය / ලිවීම - The "Write" Phase): මේක තමයි Hard Disk එකක "Write" කරනවා වගේ වැඩේ. මේකෙදි කරන්නේ රසායනාගාරයක (Lab එකක) තියෙන "DNA Synthesizer" කියන මැෂින් එකක් පාවිච්චි කරන එක. මේ මැෂින් එකට අර කේතය දුන්නම, ඒකෙන් රසායනික ද්‍රව්‍ය පාවිච්චි කරලා, අර අපි හදාගත්තු අකුරු පිළිවෙලට (CAGTCAC...) හරියටම ගැලපෙන විදියට කෘතිමව DNA අණු එකින් එක අමුණලා හදනවා. මේක හරියට ලේගෝ (Lego) කැට එකින් එක අමුණලා හැඩයක් හදනවා වගේ වැඩක්. මේ හදන DNA, පියවි ඇහැට පේන්නේ නැති තරම් කුඩා ද්‍රව බිංදුවක් (Liquid drop) විදියට තමයි එන්නේ.
3. Storage (ගබඩා කිරීම): මේ හදාගත්තු DNA ද්‍රවණය, හිරු එළිය සහ ජලය නොවැටෙන, විශේෂයෙන්ම හදපු කුඩා වීදුරු ටියුබ් එකකට (Microtube) දාලා, සීතල කරලා ආරක්ෂිතව තියනවා. සමහර වෙලාවට මේවා සිලිකා (Silica) කුප්පි ඇතුලේ හිර කරනවා. එතකොට කිසිම බලපෑමක් වෙන්නේ නෑ.
4. Sequencing (කියවීම - The "Read" Phase): ආයේ අවුරුදු 10කින් හරි ඔයාට මේ Data ටික ඕන වුණොත්, අර DNA ටියුබ් එක "DNA Sequencer" කියන මැෂින් එකකට දානවා. මේක හරියට පෙන් ඩ්‍රයිව් එක පරිගණකයට ගහලා Read කරනවා වගේ වැඩක්. ඒ මැෂින් එකෙන් අර DNA එකේ තියෙන A, T, C, G පිළිවෙල කියවලා (මේකට කියන්නේ Nanopore Sequencing කියලා, ඒ කියන්නේ ඉතා කුඩා සිදුරක් හරහා DNA කෙඳිය යවලා විදුලි ධාරාව වෙනස් වෙන විදිය අනුව අකුර අඳුරගන්න එක), ඒක පරිගණකයට දෙනවා. ඊට පස්සේ පරිගණකය ආයෙමත් ඒක 0 සහ 1 බවට පත් කරලා අපිට මුල් File එක දෙනවා.

🔍 Deep Dive: කොච්චර Data ප්‍රමාණයක් DNA වල ගබඩා කරන්න පුළුවන්ද? (The Ultimate Density)

මේක අහපුවහම නම් ඔයාගේ ඔළුව අනිවාර්යයෙන්ම අවුල් යයි. DNA කියන්නේ මේ ලෝකේ තියෙන දත්ත ගබඩා කරන්න පුළුවන් ඝනත්වය වැඩිම (Highest Density) මාධ්‍යයයි. හිතන්න, අපේ ඇඟේ තියෙන එක සෛලයක් ඇතුලෙත් අපේ මුළු ඇඟම හැදෙන විදිය ගැන තොරතුරු තියෙනවනේ.

විද්‍යාඥයන්ගේ ගණනය කිරීම් වලට අනුව, DNA ග්‍රෑම් 1ක (1 Gram), Petabytes 215ක් ගබඩා කරන්න පුළුවන්! 1 Petabyte කියන්නේ 1000 Terabytes. ඒ කියන්නේ ග්‍රෑම් 1ක් ඇතුලේ Terabytes 215,000 ක් තියෙනවා.

ඔයාට මේක සරලව හිතාගන්න ඕන නම් මෙහෙම හිතන්න: ලෝකේ තියෙන මුළු අන්තර්ජාලයම (Youtube, Facebook, Google සේරම) සම්පූර්ණයෙන්ම සපත්තු පෙට්ටියක සයිස් තියෙන DNA ටියුබ් ටිකකට දාන්න පුළුවන්. 2016 දී Microsoft සමාගම සහ University of Washington එක එකතු වෙලා, "OK Go" කියන බෑන්ඩ් එකේ Music Video එකක්, පොත් කීපයක්, සහ තවත් දත්ත 200MB ප්‍රමාණයක් සාර්ථකව DNA වල ගබඩා කරලා ආයේ 100% ක් නිවැරදිව Read කරලා පෙන්නුවා. ඒක තමයි මේ තාක්ෂණයේ ලොකුම හැරවුම් ලක්ෂ්‍යය වුණේ.

⏳ 4. DNA වල ආයු කාලය (Durability of DNA Storage)

අපි කලින් කතා කළා සාමාන්‍ය Hard Drive එකක් අවුරුදු 5-10 කින් විතර වැඩ කරන්නේ නැතුව යනවා කියලා. CD/DVD වුණත් ටික කාලයක් යද්දී සීරීම් වෙලා පලුදු වෙනවා (Disc rot කියලා කියන්නේ). ඒ වගේම Flash Drives (Pen drives) වල දත්ත වුණත් කාලයක් පාවිච්චි නොකර තිබ්බොත් ඉලෙක්ට්‍රෝන ලීක් වෙලා (Electron leakage) ඩේටා මැකෙනවා. හැබැයි DNA කියන්නේ ස්වභාවධර්මයේ පුදුමාකාර නිර්මාණයක්.

හොඳට මතක් කරන්න, විද්‍යාඥයෝ අවුරුදු දසදහස් ගණනකට කලින් අයිස් යුගයේ හිටපු මැමත් (Mammoth) සත්තුන්ගේ සහ නියැන්ඩතාල් මානවයන්ගේ ඇටකටු හොයාගෙන, ඒවගේ තියෙන DNA අරගෙන අදටත් පරික්ෂා කරනවා නේද? ඒ කියන්නේ අවුරුදු දස දහස් ගණනක් බිමට යටවෙලා, අයිස් වල මිදිලා තිබිලත් DNA කියන දේ විනාශ වෙලා නෑ!

මේ නිසා කෘතිමව හදන DNA වල දත්ත ගබඩා කරලා, ඒවා හිරු එළිය නොවැටෙන විදියට සීතල කරලා තියාගත්තොත් (Cold Storage), ඒ Data එකක් අවුරුදු 2,000ක් - 5,000ක් වුණත් කිසිම හානියක් නැතුව තියාගන්න පුළුවන්. මේක අනාගත පරපුරට, එහෙමත් නැත්නම් පිටසක්වල ජීවීන්ට වුණත් ලෝකයේ දැනුම ඉතුරු කරලා යන්න පුළුවන් හොඳම විදියක්. Svalbard Global Seed Vault (ලෝක විනාශයකදී පාවිච්චි කරන්න ලෝකේ තියෙන හැම ඇට වර්ගයක්ම ගබඩා කරලා තියෙන අයිස් ගුහාව) වගේ තැනක මේ DNA Storage එකක් හැදුවොත්, ඒක සදාකාලිකයි!

🛡️ 5. දත්ත වල ආරක්ෂාව සහ Error Correction (වැරදි නිවැරදි කිරීම)

ඔයාට දැන් ප්‍රශ්නයක් එන්න පුළුවන්, "මචං, DNA කියන්නේ ජීව විද්‍යාත්මක දෙයක්නේ, ඕක Mutation වෙලා (විකෘති වෙලා) කේතය වෙනස් වුණොත් මගේ ෆොටෝ එකේ බාගයක් මැකිලා යයිද? නැත්නම් වෛරස් එකක් ඇවිත් මගේ දත්ත කයිද?" කියලා.

පළවෙනි කාරණාව: මේ හදන්නේ කෘතිම DNA. මේවා කිසිම ජීවියෙකුගේ ඇඟේ තියෙන සෛල වලට සම්බන්ධ නෑ. ඒ නිසා මේවට සාමාන්‍ය ජීව විද්‍යාත්මක වෛරස් (Covid වගේ දේවල්) වලින් බලපෑමක් නෑ. මේවා මැරිච්ච අණු ගොඩක් විතරයි.

දෙවෙනි කාරණාව: Mutation. ඔව්, කාලයක් යද්දී රසායනික ප්‍රතික්‍රියා නිසා DNA එකේ A අකුරක් T අකුරක් බවට හැරෙන්න පුළුවන්. ඒත් මේකට විද්‍යාඥයෝ සුපිරි විසඳුමක් හොයාගෙන තියෙනවා. ඒකට කියන්නේ Reed-Solomon Error Correction සහ Redundancy කියලා. ඒ කියන්නේ එකම ඩේටා එක DNA කෙඳි දහස් ගාණක කොපි කරනවා (Amplification). එතකොට එකක් දෙකක් කැඩුණත්, පරිගණකයට පුළුවන් අනිත් ඒවා බලලා නිවැරදි Data එක මොකක්ද කියලා හදාගන්න. ඒක නිසා 100% Data Security එකක් මේකෙන් හම්බෙනවා.

🚧 6. තවමත් තියෙන අභියෝග (Why isn't it on my desk yet?)

මේ තාක්ෂණය මෙච්චර සුපිරි නම්, ඇයි අපි තාමත් Pen drives සහ Hard disks පාවිච්චි කරන්නේ? ඇයි මට මගේ ලැප්ටොප් එකට DNA Drive එකක් ගන්න බැරි? ඒකට ප්‍රධාන හේතු කීපයක් තියෙනවා මචං.

• අධික පිරිවැය (Astronomical Cost): අද තියෙන තාක්ෂණයෙන් 1 MB Data එකක් (ඒ කියන්නේ සාමාන්‍ය කොලිටියේ පොඩි ෆොටෝ එකක්) DNA වල Write කරන්න ඩොලර් දහස් ගණනක් යනවා. 2016 දී 1MB එකක් ලියන්න ඩොලර් 12,000ක් විතර ගියා. මේ ගාණ අඩු වීගෙන එනවා (Carlson Curve එකට අනුව), හැබැයි සාමාන්‍ය මිනිස්සුන්ට ගන්න පුළුවන් මට්ටමකට එන්න තව ගොඩක් කල් යයි.
• වේගය ඉතා අඩුයි (Extremely Slow Read/Write Speeds): SSD එකකට තත්පරෙන් ගිගාබයිට් (GB) ගාණක් Data යවන්න පුළුවන් වුණාට, DNA Synthesize කරන්න (Write කරන්න) රසායනික ක්‍රියාවලියක් වෙන නිසා දවස් ගාණක් යනවා. ඒ වගේම Sequencer එකකින් Read කරන්නත් පැය ගාණක් යනවා.
• Hot Storage සඳහා නුසුදුසු වීම: ඔයා ගේම් එකක් ගහද්දි, නැත්නම් වීඩියෝ එකක් ප්ලේ කරද්දි තත්පරේට සිය වතාවක් විතර ඩේටා කියවනවා ලියනවා. ඒවට කියන්නේ 'Hot Storage' කියලා. DNA තාක්ෂණය එදිනෙදා වැඩවලට පාවිච්චි කරන්න බෑ. මේක පාවිච්චි වෙන්නේ 'Cold/Archive Storage' (කවදාවත් මකන්නේ නැති, කලාතුරකින් බලන රෝහල් වාර්තා, බැංකු දත්ත, ඉතිහාස තොරතුරු) වලට විතරයි.

🔮 7. අනාගතය කොහොම වෙයිද? (The Future of Bio-Computing)

ලක්ෂණය	සාමාන්‍ය Hard Drive (HDD)	DNA Storage
මාධ්‍යය (Medium)	චුම්බක තැටි (Magnetic Platters)	රසායනික අණු (A, T, C, G)
උපරිම ධාරිතාව (Density)	1 TB සිට 22 TB පමණ	ග්‍රෑම් 1කට 215,000 TB (215 PB)
ආයු කාලය	අවුරුදු 5 - 10	අවුරුදු 2000+
විදුලි අවශ්‍යතාවය	සෑමවිටම ක්‍රියාත්මක වීමට විදුලිය අවශ්‍යයි	ගබඩා කර තැබීමට විදුලිය අනවශ්‍යයි (Zero Power)
වේගය	ඉතා වේගවත් (තත්පරයෙන් කියවිය හැක)	ඉතා මන්දගාමී (පැය/දින ගණන් ගතවේ)

මේ වගුව බැලුවම ඔයාට තේරෙනවා ඇති DNA Storage කියන්නේ අපේ සාමාන්‍ය Hard Disk එක Replace කරන්න එන එකක් නෙවෙයි, ඊට වඩා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් දැවැන්ත අරමුණක් වෙනුවෙන් එන තාක්ෂණයක් කියලා. ඉස්සරහට ලෝකේ තියෙන ලොකුම Data Centers (Google, AWS) එයාලගේ පරණ Data සේරම මේ විදියට DNA වලට හරවලා පොඩි කාමරේක ගබඩා කරලා තියයි. එතකොට අපිට අර දැවැන්ත සර්වර් බිල්ඩින් වහලා දාලා පරිසරය බේරගන්න පුළුවන් වෙනවා.

ඉදිරි අනාගතය අනිවාර්යයෙන්ම Biology (ජීව විද්‍යාව) සහ Technology (තාක්ෂණය) එකතු වුණු තැනක් (Bio-Computing) වේවි. සිලිකන් චිප් වල භෞතික සීමාවට ආවට පස්සේ අපිට යන්න තියෙන එකම විකල්පය මේ ස්වභාවධර්මයේ තාක්ෂණයන් තමයි.

අද KP Tech Gear ලිපියෙන් ඔයා අනිවාර්යයෙන්ම අලුත් දෙයක්, ගැඹුරු දෙයක් ඉගෙනගත්තා කියලා මම හිතනවා. Article එක ටිකක් දිග වුණත්, Computer Science කියන්නේ මේ වගේ පතුලටම බහින්න ඕන Field එකක්. ඔයාගේ අදහස මොකක්ද මේ DNA ඩ්‍රයිව් ගැන? පල්ලෙහායින් Comment එකක් දාන්න. මේ වගේම සුපිරි Post එකකින් ඊළඟ දවසේ හම්බවෙමු. ජය වේවා! 👇