Skip to main content

ဖိုးတြမ္တီး စက္႐ုပ္မ်ား

မ်ဳိးဆက္သစ္စက္႐ုပ္မ်ား အခ်င္းခ်င္း လိမ္လည္ဖို႔ သင္ယူႏိုင္

ေမာင္းသူမဲ့တိုက္ေလယာဥ္ေတြ ဖြံ႕ၿဖိဳးတိုးတက္လာတာနဲ႔အမွ် လူသတ္စက္႐ုပ္ ေတြနဲ႔ပတ္သက္လို႔ လူေတြ စိုးရိမ္ပူပန္လာဟန္ရွိပါတယ္။ အခုေတာ့ ဒီထက္ ဆိုးတဲ့ သူ႔ထက္ကဲ ကလိမ္ကက်စ္၊ ဖိုးတြမ္တီးစက္႐ုပ္ေတြကို စိုးရိမ္ရဖို႔ လိုလာၿပီ ေျပာရမလားပဲ။ ျပင္သစ္မွာရွိတဲ့ The Ecole Polytechnique Fédérale အသိဉာဏ္စနစ္ဓာတ္ခြဲခန္းက စမ္းသပ္မႈတစ္ခုမွာ ျဖစ္ပါတယ္။ အသံုး၀င္တဲ့ ရင္းျမစ္ေတြကိုရွာဖို႔နဲ႔ အဆိပ္သင့္တဲ့အရာေတြကို ေရွာင္ရွားဖို႔ ပူးေပါင္းေဆာင္ရြက္ႏိုင္ေအာင္ ဒီဇိုင္းဆြဲ ထုတ္လုပ္ထားတဲ့ စက္႐ုပ္ေတြဟာ ရင္းျမစ္ေတြကို ရွာေဖြစုေဆာင္းေနခ်ိန္မွာ အခ်င္းခ်င္း လိမ္ညာဖို႔ သင္ယူခဲ့ၾကတာကို ေတြ႕ရပါတယ္။ (မ်က္စိထဲျမင္သာေအာင္ေျပာရရင္ အမႈိက္ပံုႀကီးတစ္ပံုက အသံုး၀င္တဲ့ ပစၥည္း၊ အသံုးမ၀င္တဲ့ပစၥည္း ေရြးထုတ္ရာမွာ အသံုးျပဳဖို႔အတြက္လိုမ်ဳိး…)


စမ္းသပ္ပံုကေတာ့ မတူညီတဲ့အုပ္စု ဆယ္စုခြဲထားတဲ့ စက္႐ုပ္အေကာင္ (၁၀၀၀) ပါ၀င္ပါတယ္။ စက္႐ုပ္တစ္ေကာင္ခ်င္းစီမွာ အာ႐ံုခံ (Sensor) တစ္ခု၊ အျပာေရာင္မီးသီးတစ္လံုးနဲ႔ ကြဲျပားတဲ့ အာ႐ံုႏႈိးဆြပစၥည္း (Stimuli) (အာရံုႏႈိးဆြပစၥည္းဆိုတာ လူေတြမွာဆို ခ်ဳိ၊ ခ်ဥ္၊ ဖန္ စတဲ့ အရသာေတြလိုမ်ဳိးေပါ့) ေတြကို ဘယ္လိုတုန္႔ျပန္ရမယ္ဆိုတာ ထိန္းခ်ဳပ္တဲ့ ကိုယ္ပိုင္ ၂၆၄ ဘိုင္နရီဘစ္ ကုတ္ပါရွိ “ဗီဇစုဖြဲ႕မႈ” (Genome) ပါရွိပါတယ္။ ပထမမ်ဳိးဆက္ စက္႐ုပ္ေတြကို ေကာင္းမြန္တဲ့ရင္းျမစ္ေတြ ရွာေတြ႕တဲ့အခါ မိမိအုပ္စုထဲက စက္႐ုပ္ေတြကို ကူညီႏိုင္ေအာင္ မီးလင္းအခ်က္ျပဖို႔ ပ႐ိုဂရမ္သြင္းထားပါတယ္။ ရင္းျမစ္ေကာင္းေတြကို ရွာေတြ႕ရင္ဒါမွမဟုတ္ အဲဒီ အေပၚမွာထိုင္ေနရင္ ဒီစက္႐ုပ္ဟာ အမွတ္မ်ားမ်ားရမွာျဖစ္ၿပီး အဆိပ္သင့္တဲ့ ရင္းျမစ္ေတြနားမွာေရာက္ေနရင္ေတာ့ အမွတ္ေလွ်ာ့ခံရမွာ ျဖစ္ပါတယ္။ အဲဒီေနာက္ အမွတ္အမ်ားဆံုး ဗီဇစုဖြဲ႕မႈ (Genome) ၂၀၀ ကို ၾကံဳသလို “မိတ္ဖက္” (Mated) လုပ္ေပးလိုက္ၿပီး မ်ဳိးဆက္သစ္ပ႐ိုဂရမ္တစ္ခုကို “ဗီဇျပဳျပင္” (Mutated) ထုတ္လုပ္လိုက္ပါတယ္။ မ်ဳိးဆက္ ကိုးဆက္အတြင္းမွာ စက္႐ုပ္ေတြဟာ ရင္းျမစ္ေကာင္းေတြရွာျခင္းနဲ႔ တစ္ခုကိုတစ္ခု ရင္းျမစ္ေကာင္းရွိတဲ့ေနရာကို ညႊန္ဖို႔ ကူးလူးဆက္ဆံရာမွာ အံ့အားသင့္စရာေကာင္းေလာက္ေအာင္ စြမ္းေဆာင္လာႏိုင္ၾကပါတယ္။

ဒါေပမဲ့ “အပ္ကြက္” တစ္ခု ရွိေနပါတယ္။ ရင္းျမစ္ေကာင္းေတြကို ပမာဏတစ္ခုအထိ ကန္႔သတ္လိုက္တဲ့အခါမွာ စက္ရုပ္တိုင္း အမွတ္ရဖို႔ မျဖစ္ႏိုင္ေတာ့ပါဘူး။ ရွာေတြ႕ႏိုင္တဲ့ ရင္းျမစ္ထက္ စက္႐ုပ္အေရအတြက္က ပိုမ်ားလာတဲ့အခါမွာ စက္႐ုပ္ေတြဟာ မိမိကိုယ္တိုင္သာ ရွာေတြ႕ဖို႔ ႀကိဳးစားလာၾကတာကို ေတြ႕ရပါေတာ့တယ္။ မ်ဳိးဆက္ ၅၀၀ ေက်ာ္လာတဲ့အခါ ၆၀ ရာခိုင္ႏႈန္းေသာ စက္႐ုပ္ေတြဟာ ရင္းျမစ္ေကာင္းကို ရွာေတြ႕တဲ့အခ်ိန္မွာ မီးလင္းမလာဘဲ ကိုယ္တိုင္သာ အဲဒီရင္းျမစ္ရွိတဲ့ဆီကို ခုန္သြားတာကို ေတြ႕ရပါတယ္။ ဒီထက္ပိုေျပာရရင္ စက္႐ုပ္တခ်ဳိ႕ဟာ လိမ္လည္တဲ့စက္႐ုပ္ေတြ အခ်က္ေပးမီးကိုျမင္တဲ့အခ်ိန္မွာ ဂ႐ုမစိုက္ေတာ့ အထိ တိုးတက္ေျပာင္းလဲသြားၾကတယ္။ မူရင္းေရးဆြဲေပးထားတဲ့ ပရိုဂရမ္နဲ႔ ဆန္႔က်င္ဘက္တုန္႔ျပန္မႈပဲ ျဖစ္ပါတယ္။

အခုထိေတာ့ ဒီေတြ႕ရွိမႈဟာ စက္ရုပ္ေတြအတြက္ ပရိုဂရမ္အသစ္ေတြဖြံ႕ၿဖိဳးဖို႔အေရးထက္ သဘာ၀တရားရဲ႕ ဆင့္ကဲတုိးတက္လာတဲ့ အျပဳအမူေတြကို ရွင္းျပတဲ့ေနရာမွာသာ ပိုၿပီးအသံုး၀င္ဖို႔ ျဖစ္ေနပါတယ္။ ဒါဟာ စက္႐ုပ္ေတြကို ယံုၾကည္ႏိုင္ဖို႔ရာ ေျခလွမ္းတစ္ရပ္တိုးလိုက္တာလို႔ ခင္ဗ်ားအေနနဲ႔ ထင္ျမင္ခဲ့လို႔ရွိရင္ ခင္ဗ်ားအေနနဲ႔ မီးျပာရဲ႕ဆြဲေဆာင္မႈကို ခံေနရၿပီၿပီး ဆိုရမလားပဲ…။

◄ ေတဇာ ►

Source: Popular Science

Comments

Popular posts from this blog

About Eain and others: check out 18 updates about them

  Aung Myo, see your unread messages and other notifications about Eain Dra and Oo Hlaing Pyait. ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌...

About Eain and others: check out 19 updates about them

  Aung Myo, see your unread messages and other notifications about Eain Dra and Oo Hlaing Pyait. ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌  ‌...

Explore ပညာသင်ဆု နှင့် ပညာရေးဆိုင်ရာ အခွင့်အလမ်းများ ဆွေးနွေးကြမယ် and others: Top picks for you

  Aung Myo, join groups to connect with people who share your interests.                               Join groups to connect with people who share your interests. RECOMMENDED FOR YOU ...