我們怎樣存儲信息？

寫下來的紙張會被焚毀，電腦可能會被黑，DVD可能會無法讀取。威脅無處不在，從簡單的一盆水到復雜的網絡攻擊，都有可能讓我們的記錄化為烏有。

信息爆炸，數據井噴，可能未來連云存儲也無法承載，而且它無法阻擋住所有黑客，還會持續消耗能量。據估計，到2020年，全球數字化檔案估計將達到44萬億Gb，數字化海嘯馬上就要席卷而來，浪潮之下，我們應該如何面對海量信息？

哈佛信息服務中心的計算機存儲架與笨拙的數據線

現在，有一種存儲信息的新方法可以穩定地存儲數百萬年的數據，并且不受到黑客的威脅。

它的占用空間非常小，想象一下用一勺蛋白質就可以保存整個紐約市公共圖書館的資料，一鍋蛋白質就可以容納所有地球往事。并且一旦編寫，就不會再消耗能量。所需要的只有一個化學家，一些易得的分子和需要存儲的信息。

這是哈佛大學與西北大學合作開發的一個項目，研究結果已經在國際學術期刊ACS Central Science發表。該項目提出并實現了利用易獲得、低能耗、穩定且能超長時間保存的寡肽分子存儲數據（以二進制形式），數據檢索準確率超過99%。

從生物學到有機化學：數據存儲的靈感

利用生物存儲能力來存儲數據的想法早已有之，并且已經有了一定的進展。比如，目前我們已經可以通過合成DNA鏈來記錄信息，記錄的信息可以從美食照片，烹飪教程一直到擼貓視頻。

但是雖然DNA與計算機芯片相比較小，但還是屬于大分子。并且，DNA的合成需要大量重復的勞動。如果每條消息都需要從頭開始設計編譯，那么大分子存儲可能會因為過于昂貴耗時而無法實現。

Brian Cafferty

Brian Cafferty，該研發團隊的成員之一，也是論文的第一作者介紹說，于是他們的研究團隊從生物學轉向有機和分析化學尋求靈感，開發使用一種更小、更低分子量的分子來編碼信息的方法。

這種存儲方式只需一次合成就可以生成足夠的小分子，用以編碼多個視頻，使這種方法無疑比基于DNA的方法更省力也更便宜。

用分子實現聽說讀寫畫

該團隊選擇的低分子量分子是寡肽（兩個或多個結合在一起的肽），這些肽常見而穩定，并且比DNA，RNA或蛋白質分子量都要小。

而且由于組成寡肽的氨基酸數量和類型不同，它們的分子質量是有差異的。當不同的寡肽分子混合在一起時，這種差異可以實現相互區分，不同質量的分子就像字母表中的不同字母一樣。

將這些“字母”組成單詞會有點復雜，該團隊將不同質量的寡肽存儲在384個不同的“微孔”中，然后將寡肽混合物放置在金屬板的表面上，就像將墨水印在書頁上一樣。如果想要讀取“寫下”的內容，可以通過質譜儀按質量對微孔中的分子進行分類，查看這個孔中存在哪些寡肽、不存在哪些寡肽，由此讀取內容。

然后團隊使用二進制編碼將混亂的分子翻譯成字母和單詞。例如，字母“K”在ASCII（美國信息交換標準代碼）中被寫作01001011，就可以通過使用八種不同質量的寡肽存儲“K”。將微孔中存在的四種寡肽讀取為“1”，而缺失的四種讀取為“0”（如下表）。這些分子二進制代碼指向相應的字母；如果存儲的信息是圖像，則指向相應的像素。使用這種方法，八種寡肽的混合物可以存儲一個字節的信息; 32種寡肽的混合物可以存儲四個字節，以此類推。

更快，更便捷，更安全

到目前為止，Cafferty和他的團隊已經用這種方法記錄、存儲并“閱讀”了物理學家Richard Feynman的著名演講、Claude Shannon（他被稱為“信息理論之父”）的相片和葛飾北齋的畫作《神奈川沖浪里》。

名畫《神奈川沖浪里》

經檢驗，這種存儲方式的檢索準確率為99.9％。平均“寫入”速度為每秒8bits，“讀取”速度每秒20 bits。雖然目前還比大多數數據存儲設備要慢，但隨著技術的繼續發展，速度肯定還會提升。例如，如果噴墨打印機可以以每秒1,000次的速率產生液滴，就能將更多信息塞入更小的區域，或者再加以改進質譜儀使之可以同時獲取更多信息。

未來，還可以通過引入不同類別的分子，提高存儲的穩定性和容量，并降低成本。實驗中使用寡肽是定制的，因此價格較貴。但未來還可以考慮可以購買更便宜的分子（如烷硫醇），實現花1美分就可以記錄1億比特的信息。

“目前，這種方法還不會取代現有的數據存儲方法，”Cafferty說，“我們認為它是對現有技術的補充，非常適合長期存檔數據存儲?！盋afferty團隊提出的分子存儲方法是一種穩定的、零能耗、抗腐蝕的存儲可選方案。

寡肽等分子具備復原能力，可以在數百年甚至數千年的時間內保持穩定性。在高溫和干旱的情況下，這些分子可以在沒有光或氧的情況下存活下來。而且，黑客無法像攻破云存儲那樣竊取分子存儲的內容，分子存儲只能通過人工訪問。即使被發現藏匿的數據，小偷也需要擁有足夠的化學知識才能實現代碼檢索。

所以未來，即使所有的書都付之一炬，所有的計算機都被黑了，所有DVD都被毀壞，這些分子可能還會繼續存在，提醒未來的人類，我們曾經是多么喜歡那些萌萌的貓咪視頻。