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New Generation Computing
Erschienen in:

04.06.2024 | Research Paper

A Cellular Automaton Approach for Efficient Computing on Surface Chemical Reaction Networks

verfasst von: Sihai Yu, Wenli Xu, Jia Lee, Teijiro Isokawa

Erschienen in: New Generation Computing | Ausgabe 2/2024

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Abstract

Der Artikel stellt einen zellulären Automaten-Ansatz zur effizienten Berechnung oberflächlicher chemischer Reaktionsnetzwerke (sCRNs) vor, der die Beschränkungen siliziumbasierter Prozessoren aufgreift. Es untersucht das Potenzial der Molekularcomputertechnologie, die chemische Moleküle manipuliert, um komplexe Aufgaben zu erfüllen. Die Autoren schlagen ein Modell für binäre Reaktionszellen (BRCA) vor, das die Komplexität von sCRNs vereinfacht und zugleich die Universalität der Berechnung beibehält. Das BRCA ist vom Verhalten chemischer Reaktionen inspiriert und nutzt asynchrone Aktualisierungen, um Zufälligkeit und Unordnung nachzuahmen. Die Autoren demonstrieren die Universalität des BRCA durch die Implementierung verschiedener asynchroner Schaltkreise, darunter Halb- und Vollotter, und zeigen sein Potenzial für praktische Anwendungen im Molekularcomputing.
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Literatur
1.
Keyes, R.W.: Physical limits of silicon transistors and circuits. Rep. Prog. Phys. 68(12), 2701 (2005)CrossRef
2.
Markov, I.L.: Limits on fundamental limits to computation. Nature 512(7513), 147–154 (2014)CrossRef
3.
Adleman, L.M.: Molecular computation of solutions to combinatorial problems. Science 266(5187), 1021–1024 (1994)CrossRef
4.
Benenson, Y.: Biomolecular computing systems: principles, progress and potential. Nat. Rev. Genet. 13(7), 455–468 (2012)CrossRef
5.
Li, J., Green, A.A., Yan, H., Fan, C.: Engineering nucleic acid structures for programmable molecular circuitry and intracellular biocomputation. Nat. Chem. 9(11), 1056–1067 (2017)CrossRef
6.
Okubo, F., Fujioka, K., Yokomori, T.: Chemical reaction regular grammars. New Gener. Comput. 40(2), 659–680 (2022)CrossRef
7.
Kawamata, I., Nomura, S.-I.M., Murata, S.: Autonomous and programmable strand generator implemented as DNA and enzymatic chemical reaction cascade. New Gener. Comput. 40(2), 723–736 (2022)CrossRef
8.
Bath, J., Turberfield, A.J.: DNA nanomachines. Nat. Nanotechnol. 2(5), 275–284 (2007)CrossRef
9.
Seeman, N.C., Sleiman, H.F.: DNA nanotechnology. Nat. Rev. Mater. 3(1), 1–23 (2017)CrossRef
10.
Hori, Y., Kantak, C., Murray, R.M., Abate, A.R.: Cell-free extract based optimization of biomolecular circuits with droplet microfluidics. Lab Chip 17(18), 3037–3042 (2017)CrossRef
11.
Sakurai, Y., Hori, Y.: Optimization-based synthesis of stochastic biocircuits with statistical specifications. J. R. Soc. Interface 15(138), 20170709 (2018)CrossRef
12.
Murata, S., Konagaya, A., Kobayashi, S., Saito, H., Hagiya, M.: Molecular robotics: a new paradigm for artifacts. New Gener. Comput. 31, 27–45 (2013)CrossRef
13.
Nakakuki, T., Imura, J.-i: Molecular governor: DNA feedback regulator for molecular robotics. SICE J. Control Meas. Syst. Integr. 9(2), 60–69 (2016)CrossRef
14.
Qian, L., Winfree, E., Bruck, J.: Neural network computation with DNA strand displacement cascades. Nature 475(7356), 368–372 (2011)CrossRef
15.
Cherry, K.M., Qian, L.: Scaling up molecular pattern recognition with DNA-based winner-take-all neural networks. Nature 559(7714), 370–376 (2018)CrossRef
16.
Cook, M., Soloveichik, D., Winfree, E., Bruck, J.: Programmability of chemical reaction networks. In: Algorithmic Bioprocesses, pp. 543–584. Springer (2009)
17.
Soloveichik, D., Cook, M., Winfree, E., Bruck, J.: Computation with finite stochastic chemical reaction networks. Nat. Comput. 7, 615–633 (2008)MathSciNetCrossRef
18.
Joshi, B., Shiu, A.: Atoms of multistationarity in chemical reaction networks. J. Math. Chem. 51, 153–178 (2013)MathSciNet
19.
Craciun, G., Pantea, C.: Identifiability of chemical reaction networks. J. Math. Chem. 44(1), 244–259 (2008)MathSciNetCrossRef
20.
Anderson, D.F., Kurtz, T.G.: Continuous time Markov chain models for chemical reaction networks. In: Design and Analysis of Biomolecular Circuits: Engineering Approaches to Systems and Synthetic Biology, pp. 3–42. Springer (2011)
21.
Gorban, A.N., Radulescu, O., Zinovyev, A.Y.: Asymptotology of chemical reaction networks. Chem. Eng. Sci. 65(7), 2310–2324 (2010)CrossRef
22.
Doty, D.: Timing in chemical reaction networks. In: Proceedings of the Twenty-fifth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, pp. 772–784. SIAM (2014)
23.
Fages, F., Le Guludec, G., Bournez, O., Pouly, A.: Strong Turing completeness of continuous chemical reaction networks and compilation of mixed analog-digital programs. In: Computational Methods in Systems Biology: 15th International Conference, CMSB 2017, Darmstadt, Germany, September 27–29, 2017, Proceedings 15, pp. 108–127. Springer (2017)
24.
Qu, X., Wang, S., Ge, Z., Wang, J., Yao, G., Li, J., Zuo, X., Shi, J., Song, S., Wang, L., et al.: Programming cell adhesion for on-chip sequential boolean logic functions. J. Am. Chem. Soc. 139(30), 10176–10179 (2017)CrossRef
25.
Wen, M., Spotte-Smith, E.W.C., Blau, S.M., McDermott, M.J., Krishnapriyan, A.S., Persson, K.A.: Chemical reaction networks and opportunities for machine learning. Nat. Comput. Sci. 1–13 (2023)
26.
Bennett, C.H.: The thermodynamics of computation-a review. Int. J. Theor. Phys. 21, 905–940 (1982)CrossRef
27.
Qian, L., Soloveichik, D., Winfree, E.: Efficient Turing-universal computation with DNA polymers. In: DNA Computing and Molecular Programming: 16th International Conference, DNA 16, Hong Kong, China, June 14–17, 2010, Revised Selected Papers 16, pp. 123–140. Springer (2011)
28.
Qian, L., Winfree, E.: Parallel and scalable computation and spatial dynamics with DNA-based chemical reaction networks on a surface. In: DNA Computing and Molecular Programming: 20th International Conference, DNA 20, Kyoto, Japan, September 22-26, 2014. Proceedings 20, pp. 114–131. Springer (2014)
29.
Clamons, S., Qian, L., Winfree, E.: Programming and simulating chemical reaction networks on a surface. J. R. Soc. Interface 17(166), 20190790 (2020)CrossRef
30.
Doty, D.: Theory of algorithmic self-assembly. Commun. ACM 55(12), 78–88 (2012)CrossRef
31.
Ma, X., Lombardi, F.: Synthesis of tile sets for DNA self-assembly. IEEE Trans. Comput. Aided Des. Integr. Circuits Syst. 27(5), 963–967 (2008)CrossRef
32.
Seki, S., Winslow, A.: The complexity of fixed-height patterned tile self-assembly. Int. J. Found. Comput. Sci. 28(05), 465–482 (2017)MathSciNetCrossRef
33.
34.
Peper, F., Lee, J., Carmona, J., Cortadella, J., Morita, K.: Brownian circuits: fundamentals. ACM J. Emerg. Technol. Comput. Syst. (JETC) 9(1), 1–24 (2013)CrossRef
35.
Lee, J., Peper, F., Leibnitz, K., Gu, P.: Characterization of random fluctuation-based computation in cellular automata. Inf. Sci. 352–353, 150–166 (2016)CrossRef
36.
Fatès, N.: A guided tour of asynchronous cellular automata. J. Cell. Autom. 9(5–6), 387–416 (2014)MathSciNet
37.
von Neumann, J.: Theory of self-reproducing automata. In: Burks A.W. (Eds.) (1966)
38.
39.
Schönfisch, B., de Roos, A.: Synchronous and asynchronous updating in cellular automata. BioSystems 51(3), 123–143 (1999)CrossRef
40.
Moreira, A., Boccara, N., Goles, E.: On conservative and monotone one-dimensional cellular automata and their particle representation. Theor. Comput. Sci. 325, 285–316 (2004)MathSciNetCrossRef
41.
42.
43.
Keller, R.M.: Towards a theory of universal speed-independent modules. IEEE Trans. Comput. C 23(1), 21–33 (1974)MathSciNetCrossRef
44.
Lee, J., Peper, F., Adachi, S., Morita, K.: Universal delay-insensitive circuits with bi-directional and buffering lines. IEEE Trans. Comput. 53(8), 1034–1046 (2004)CrossRef
45.
Martin, A.J., Nystrom, M.: Asynchronous techniques for system-on-chip design. Proc. IEEE 94(6), 1089–1120 (2006)CrossRef
46.
Patra, P., Fussell, D.S.: A framework for conservative and delay-insensitive computing. In: Proc. Workshop on Physics and Computation (PhysComp’96), Boston, MA, United States, pp. 248–259 (1996)
47.
Lee, J., Peper, F., Cotofana, S.D., Naruse, M., Ohtsu, M., Kawazoe, T., Takahashi, Y., Shimokawa, T., Kish, L.B., Kubota, T.: Brownian circuits: designs. Int. J. Unconv. Comput. 12(5–6), 341–362 (2016)
48.
Banks, E.R.: Universality in cellular automata. In: 11th Annual Symposium on Switching and Automata Theory (swat 1970), pp. 194–215. IEEE (1970)
49.
Lee, J., Adachi, S., Peper, F., Morita, K.: Embedding universal delay-insensitive circuits in asynchronous cellular spaces. Fundam. Inform. 58(3–4), 295–320 (2003)MathSciNet
50.
Schneider, O., Worsch, T.: A 3-state asynchronous ca for the simulation of delay-insensitive circuits. In: Cellular Automata: 10th International Conference on Cellular Automata for Research and Industry, ACRI 2012, Santorini Island, Greece, September 24-27, 2012. Proceedings 10, pp. 565–574. Springer (2012)
51.
Lee, J., Peper, F.: On Brownian cellular automata. In: Adamatzky, A., Alonso-Sanz, R., Lawniczak, A., Martinez, G. J., Morita, K., and Worsch, T. (eds.) Theory and Application of Cellular Automata, pp. 278–291. Luniver Press (2008)
52.
Hutton, T.J.: Evolvable self-reproducing cells in a two-dimensional artificial chemistry. Artif. Life 13(1), 11–30 (2007)MathSciNetCrossRef
53.
Xu, W., Wu, C., Peng, Q., Lee, J., Xia, Y., Kawasaki, S.: Enhancing the diversity of self-replicating structures using active self-adapting mechanisms. Front. Genet. 13, 958069 (2022)CrossRef
Metadaten
Titel
A Cellular Automaton Approach for Efficient Computing on Surface Chemical Reaction Networks
verfasst von
Sihai Yu
Wenli Xu
Jia Lee
Teijiro Isokawa
Publikationsdatum
04.06.2024
Verlag
Springer Japan
Erschienen in
New Generation Computing / Ausgabe 2/2024
Print ISSN: 0288-3635
Elektronische ISSN: 1882-7055
DOI
https://doi.org/10.1007/s00354-024-00262-5

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