- O armazenamento de DNA oferece densidade de dados sem precedentes em comparação com mídia convencional de fita e disco
- Atlas Data Storage depende de chips de síntese de DNA personalizados para arquivamento prático
- A leitura de dados de DNA usa métodos de sequenciamento que possuem mecanismos de correção de erros
Após quase dez anos de pesquisa interna e planejamento de comercialização, a Atlas Data Storage, um spin-off baseado na tecnologia Twist Bioscience, traçou um roteiro para armazenamento de dados de DNA em escala de terabytes até 2026.
A Atlas Data Storage afirma que seu objetivo imediato é demonstrar altas densidades de armazenamento para acomodar 13 TB de dados digitais em um volume descrito como uma única gota d’água.
Ele diz que o DNA oferece um perfil de armazenamento fundamentalmente diferente da fita magnética ou da mídia baseada em disco.
Densidade potencial de armazenamento de DNA
Segundo a empresa, o armazenamento de DNA oferece uma melhoria de 1.000 a 1.500 vezes na densidade volumétrica em comparação com os cartuchos de fita LTO-10 padrão.
Com base nos cálculos do ChatGPT, um cartucho LTO-10 padrão tem dimensões externas de 105,4 x 101,6 x 21,6 mm, com volume de aproximadamente 231 centímetros cúbicos.
Isto resulta numa capacidade inerente de 40 TB e numa densidade volumétrica de cerca de 0,173 TB por centímetro cúbico.
Usando esses valores, uma única gota de água, de aproximadamente 0,05 cm³, pode armazenar cerca de 8,6 GB, enquanto um cubo de açúcar de 1 cm³ de volume pode conter cerca de 173 GB.
Aplicando a melhoria de densidade de 1.500x reivindicada pela Atlas, os cálculos indicam que uma única gota de água, cerca de 0,05 cm³, pode teoricamente armazenar cerca de 13 TB de dados, e um volume de cubo de açúcar de 1 cm³ pode conter mais de 260 TB.
Esses números demonstram o potencial da densidade de armazenamento de DNA e como os dados que de outra forma exigiriam milhares de cartuchos LTO-10 podem ser condensados em volumes muito pequenos.
No entanto, os números dependem de suposições relacionadas ao volume utilizável, correção de erros e sobrecarga de replicação.
O sistema Atlas Data Storage depende de chips personalizados que sintetizam cadeias de DNA que codificam informações digitais, um processo descrito como gravação de dados.
Os protótipos atuais operam na escala de gigabytes e espera-se que a próxima geração atinja uma produção na escala de terabytes.
A leitura dos dados armazenados é baseada em métodos de sequenciamento otimizados para formatos populares de DNA com correção de erros integrada, o que permite menor custo e recuperação mais rápida do que o sequenciamento de uso geral.
Atlas Data Storage apresenta a combinação de síntese e sequenciamento como um mecanismo que permite o arquivamento prático baseado em DNA, em vez de uma demonstração puramente teórica.
A empresa afirma que o ADN armazenado em cápsulas seladas à temperatura ambiente pode ser legível durante milhares de anos, em vez de ser copiado enzimaticamente, em vez de mecanicamente.
Essa abordagem evita os ciclos periódicos de atualização de mídia exigidos pelas fitas e reduz a pegada de carbono no longo prazo por meio de necessidades mínimas de resfriamento e menor rotatividade de materiais.
Embora o armazenamento de 13 TB numa única gota de água corresponda à densidade teórica do ADN, a implementação prática dependerá de fatores como sobrecarga, redundância, taxas de erro e velocidade de recuperação.
Os esforços realizados na última década exploraram o potencial do ADN para armazenamento digital ultradenso a longo prazo, para além dos limites dos meios convencionais.
Em 2016, a Microsoft deu um grande passo ao comprar dezenas de milhões de longos filamentos de oligonucleotídeos da Twist Bioscience para fazer experiências com dados de codificação em DNA.
Em 2020, a Microsoft, a Twist Bioscience e a Western Digital formaram uma aliança para acelerar o desenvolvimento nesta área.
Embora os relatórios sugiram que o armazenamento de ADN poderá estar disponível em forma de cartucho até 2030 e enfrentar os crescentes desafios de dados, a implementação prática é atualmente limitada.
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