Quase todos os computadores moleculares de inspiração biológica, de todos os tipos, enfrentam um problema fundamental: a falta de uma fonte de energia universal, semelhante à eletricidade nos computadores ou ao ATP nos organismos vivos. Isso os torna descartáveis, limitando sua capacidade de realizar tarefas até que o combustível se esgote. Cientistas nos EUA desenvolveram um computador de DNA com uma fonte de energia incrivelmente acessível: calor comum, que pode ser encontrado em qualquer lugar.
Fonte da imagem: AI generation Grok 3/3DNews
Os pesquisadores Tianqi Song e Lulu Qian, do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), relataram sua descoberta em um artigo na revista Nature. Eles desenvolveram circuitos lógicos multicamadas e redes neurais baseadas em DNA que podem ser recarregadas repetidamente com um simples ciclo de aquecimento e resfriamento. Essa abordagem permite que os sistemas operem por pelo menos 16 ciclos sem acumular resíduos, abrindo caminho para a computação molecular autônoma. O cérebro agora tem um concorrente: a matéria orgânica provou ser capaz de “pensar” de forma complexa, baseada em diferentes princípios, sem o uso de tecido neural.
Os cientistas encontraram uma solução no que chamaram de armadilha cinética. Isso se tornou o mecanismo de recarga do computador de DNA. “É como uma ratoeira pré-armada”, explicam os pesquisadores. Ela está pronta para entrar em ação ao menor toque. As fitas de DNA são projetadas especificamente para se dobrarem no formato de um grampo de cabelo. Quando aquecidas a 95 °C, todas as fitas se separam e flutuam livremente na solução. Após o resfriamento, elas rapidamente formam grampos de cabelo — estruturas de molécula única.
Esse grampo permanece carregado — pronto para a ação — até que a solução receba a entrada na forma de moléculas catalisadoras. Os catalisadores liberam energia à medida que as moléculas de DNA se endireitam. Dependendo da entrada codificada nas moléculas catalisadoras, ocorre um processo computacional — as moléculas de DNA reagem. Para retornar o circuito ao seu estado original, a solução deve ser aquecida e depois resfriada: as moléculas de DNA se endireitam novamente e, em seguida, se curvam em um formato de grampo de cabelo. Esse ciclo simples garante uma reinicialização completa.circuitos em minutos — sem a necessidade de produtos químicos ou outros recursos.
Para o experimento, os pesquisadores criaram uma rede neural de 100 bits totalmente funcional, capaz de classificar os dígitos manuscritos “6” e “7” do banco de dados do MNIST. O sistema continha até 289 fitas de DNA diferentes em um único tubo de ensaio e utilizava camadas alternadas de portas em grampo. Essa arquitetura garantiu a transmissão contínua do sinal por múltiplas camadas, minimizando a interferência e aumentando a escalabilidade. Os cálculos ocorreram sem chips ou eletricidade, baseando-se apenas em interações moleculares, demonstrando claramente o potencial do DNA para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina.
Após a execução do algoritmo, a solução de DNA é reiniciada: moléculas inibidoras são adicionadas para neutralizar os dados de entrada (moléculas catalisadoras), seguido de aquecimento para separar as fitas e resfriamento para refazer os grampos. Esse processo foi repetido para dez imagens de teste, confirmando a robustez do sistema no processamento de uma ampla gama de dados. A ausência de acúmulo de resíduos e a estabilidade ao longo de 16 ciclos reforçam a viabilidade prática da abordagem e superam as limitações anteriores da computação de DNA, onde as portas lógicas se degradavam rapidamente devido a subprodutos.
Este avanço expande radicalmente o conceito de computador, demonstrando que uma computação robusta é possível sem fios ou silício — simples mudanças de temperatura são suficientes. Estabelece as bases para sistemas químicos autônomos com computação e aprendizado não supervisionados, imitando amplamente a evolução da vida. Também levanta questões sobre a natureza da inteligência.contrastando nosso cérebro evoluído com o “pensamento” das redes neurais moleculares.