Un numero casuale biochimico

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I veri numeri casuali sono richiesti in campi diversi come le slot machine e la crittografia dei dati. Questi numeri devono essere veramente casuali, in modo tale da non poter essere nemmeno previsti da persone con una conoscenza dettagliata del metodo utilizzato per generarli.

Di regola, vengono generati utilizzando metodi fisici. Ad esempio, grazie ai più piccoli movimenti degli elettroni ad alta frequenza, la resistenza elettrica di un filo non è costante ma fluttua leggermente in modo imprevedibile. Ciò significa che le misurazioni di questo rumore di fondo possono essere utilizzate per generare numeri casuali reali.

Ora, per la prima volta, un gruppo di ricerca guidato da Robert Grass, professore presso l’Istituto di chimica e bioingegneria, ha descritto un metodo non fisico per generare tali numeri: uno che utilizza segnali biochimici e funziona effettivamente nella pratica. In passato, le idee avanzate da altri scienziati per la generazione di numeri casuali con mezzi chimici tendevano ad essere largamente teoriche.

I veri numeri casuali sono richiesti in campi diversi come le slot machine e la crittografia dei dati. Questi numeri devono essere veramente casuali, in modo tale da non poter essere nemmeno previsti da persone con una conoscenza dettagliata del metodo utilizzato per generarli.

Di regola, vengono generati utilizzando metodi fisici. Ad esempio, grazie ai più piccoli movimenti degli elettroni ad alta frequenza, la resistenza elettrica di un filo non è costante ma fluttua leggermente in modo imprevedibile. Ciò significa che le misurazioni di questo rumore di fondo possono essere utilizzate per generare numeri casuali reali.

Ora, per la prima volta, un gruppo di ricerca guidato da Robert Grass, professore presso l’Istituto di chimica e bioingegneria, ha descritto un metodo non fisico per generare tali numeri: uno che utilizza segnali biochimici e funziona effettivamente nella pratica. In passato, le idee avanzate da altri scienziati per la generazione di numeri casuali con mezzi chimici tendevano ad essere largamente teoriche.

Sintesi del DNA con blocchi di costruzione casuali

Per questo nuovo approccio, i ricercatori dell’ETH di Zurigo applicano la sintesi di molecole di DNA, un metodo di ricerca chimica consolidato spesso impiegato per molti anni. È tradizionalmente utilizzato per produrre una sequenza di DNA definita con precisione. In questo caso, tuttavia, il team di ricerca ha costruito molecole di DNA con 64 posizioni di blocchi di costruzione, in cui una delle quattro basi di DNA A, C, G e T era posizionata casualmente in ciascuna posizione. Gli scienziati hanno ottenuto questo risultato utilizzando una miscela dei quattro elementi costitutivi, anziché uno solo, in ogni fase della sintesi.

Di conseguenza, una sintesi relativamente semplice ha prodotto una combinazione di circa tre quadrilioni di singole molecole. Gli scienziati hanno successivamente utilizzato un metodo efficace per determinare la sequenza del DNA di cinque milioni di queste molecole. Ciò ha prodotto 12 megabyte di dati, che i ricercatori hanno memorizzato come zero e uno su un computer.

Enormi quantità di casualità in un piccolo spazio

Tuttavia, un’analisi ha mostrato che la distribuzione dei quattro elementi costitutivi A, C, G e T non era completamente uniforme. O le complessità della natura o il metodo di sintesi utilizzato hanno portato le basi G e T a essere integrate più frequentemente nelle molecole rispetto a A e C. Tuttavia, gli scienziati sono stati in grado di correggere questo bias con un semplice algoritmo, generando così numeri casuali perfetti.

L’obiettivo principale del professor Grass dell’ETH e del suo team era quello di dimostrare che gli eventi casuali nella reazione chimica possono essere sfruttati per generare numeri casuali perfetti. Tradurre il risultato in un’applicazione diretta non era inizialmente una preoccupazione primaria. “Rispetto ad altri metodi, tuttavia, il nostro ha il vantaggio di essere in grado di generare enormi quantità di casualità che possono essere immagazzinate in uno spazio estremamente ridotto, una singola provetta”, afferma Grass. “Possiamo leggere le informazioni e reinterpretarle in forma digitale in un secondo momento. Questo è impossibile con i metodi precedenti”.

Per questo nuovo approccio, i ricercatori dell’ETH di Zurigo applicano la sintesi di molecole di DNA, un metodo di ricerca chimica consolidato spesso impiegato per molti anni. È tradizionalmente utilizzato per produrre una sequenza di DNA definita con precisione. In questo caso, tuttavia, il team di ricerca ha costruito molecole di DNA con 64 posizioni di blocchi di costruzione, in cui una delle quattro basi di DNA A, C, G e T era posizionata casualmente in ciascuna posizione. Gli scienziati hanno ottenuto questo risultato utilizzando una miscela dei quattro elementi costitutivi, anziché uno solo, in ogni fase della sintesi.

Di conseguenza, una sintesi relativamente semplice ha prodotto una combinazione di circa tre quadrilioni di singole molecole. Gli scienziati hanno successivamente utilizzato un metodo efficace per determinare la sequenza del DNA di cinque milioni di queste molecole. Ciò ha prodotto 12 megabyte di dati, che i ricercatori hanno memorizzato come zero e uno su un computer.

Enormi quantità di casualità in un piccolo spazio

Tuttavia, un’analisi ha mostrato che la distribuzione dei quattro elementi costitutivi A, C, G e T non era completamente uniforme. O le complessità della natura o il metodo di sintesi utilizzato hanno portato le basi G e T a essere integrate più frequentemente nelle molecole rispetto a A e C. Tuttavia, gli scienziati sono stati in grado di correggere questo bias con un semplice algoritmo, generando così numeri casuali perfetti.

L’obiettivo principale del professor Grass dell’ETH e del suo team era quello di dimostrare che gli eventi casuali nella reazione chimica possono essere sfruttati per generare numeri casuali perfetti. Tradurre il risultato in un’applicazione diretta non era inizialmente una preoccupazione primaria. “Rispetto ad altri metodi, tuttavia, il nostro ha il vantaggio di essere in grado di generare enormi quantità di casualità che possono essere immagazzinate in uno spazio estremamente ridotto, una singola provetta”, afferma Grass. “Possiamo leggere le informazioni e reinterpretarle in forma digitale in un secondo momento. Questo è impossibile con i metodi precedenti”.

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