Удивительная эффективность жизни
Все живое на Земле выполняет вычисления, а для любых вычислений требуется энергия. От одноклеточных амеб до многоклеточных организмов, таких как человек, одним из самых базовых биологических вычислений, общих для всей жизни, является трансляция: обработка информации из генома и запись её в белки.
Оказывается, трансляция высокоэффективна.
В новой статье, опубликованной в журнале Philosophical Transactions of the Royal Society A, исследователи из SFI изучили термодинамическую эффективность трансляции. Работа является частью тематического выпуска под названием "Re-conceptualizing the origins of life".
Чтобы понять, как жизнь эволюционировала на Земле, нужно сначала понять ограничения, с которыми сталкивались биологические системы с течением времени. Одно из ограничений, которое не было широко изучено, — это то, как законы термодинамики ограничивают биологическую функцию и отдает ли естественный отбор предпочтение организмам с более высокой вычислительной эффективностью.
Чтобы выяснить, насколько эффективна трансляция, исследователи начали с границы Ландауэра. Это принцип термодинамики, устанавливающий минимальное количество энергии, необходимое любому физическому процессу для выполнения вычисления.
«Мы обнаружили, что биологическая трансляция примерно в 20 раз менее эффективна, чем абсолютный нижний физический предел», — говорит ведущий автор Кристофер Кемпес, сотрудник Omidyar Fellowship в SFI. «И это примерно в 100 000 раз эффективнее, чем компьютер». Репликация ДНК, еще одно базовое вычисление, общее для всей жизни, примерно в 165 раз хуже границы Ландауэра. «Это не так эффективно, как биологическая трансляция, но все же потрясающе хорошо по сравнению с компьютерами».
Масштабирование для расчета термодинамической эффективности вычислений более высокого уровня, таких как мышление, и понимание того, насколько важна эффективность для естественного отбора, представляют собой сложные задачи для дальнейших исследований.
«В конечном счете, мы хотим связать все это с теорией компьютерных наук», — говорит соавтор, профессор Дэвид Вольперт, — «не только чтобы использовать подобные вещи в компьютерных науках, но и чтобы посмотреть, может ли теория компьютерных наук что-то рассказать нам о клетках».