现在这个实验室的工作就是培养海量的白质行一一筛选。

这也就是生计算机没有被普及的原因。

当然，可能也说不定连半个小时不到就被一些猴急的人给快完毕了，但是用生计算机来看片的话，这片估计要放十年才能放完，比幻灯片b多了。。。

生计算机哪都好，但就是有一让其被打了冷——信息提取非常非常非常困难。

作系统的话陈意已经了一兼容非常好的洪荒生态系统形，利用其优秀的兼容直接和生计算机来个碰，不断的找bug行优化就行了。

这么说可能有象了，举个的例：某宅男盘里一时长两个小时的学习资料，在普通电脑上，排除掉那些想要反复回味的，最多两个小时就可以看完了。

生计算机的优有一大堆，积小、效率、容错率超，可自我修复且稳定好，存储密度是普通磁盘存储的万亿倍。

说了这么多优，而且现在蓝星已经有很多实验室里都来了那么多成品，那么没有被大规模应用肯定是有原因。

这尼玛谁能忍？

第二步是最困难的一步，也是生计算机产业最大的一个拦路虎，解决了这个问题，其他两个问题就都是用能钱解决的问题了。

第三步陈意也一早就有了腹稿，还是大力奇迹，只不过这一步是靠着人工智能行穷举法运算。

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计算机蓝星各个有实力的玩家从八十年代开始都已经搞了一堆成品了，二者也并不冲突，利用生计算机在其内实现量纠缠又不是不行，没必要那么泾渭分明。

又因生计算机的元件是由有机分组成的生化学元件，它们是利用化学反应工作的，所以只需要很少的能量就可以工作了，并且电路间也没有信号扰。

3.开发相关件生态。

还有超的并行理能力通过一个狭小区域的生化学反应可以实现逻辑运算，数百亿个dna分构成大批dna计算机并行作。

1.把白质化学生反应信号转化为电信号。

想象一下，一台生计算机在一天之内就完成了人类迄今为止所有的计算量，下载一学习资料，所需时长超过一秒钟都可以直接说这台机太垃圾。

他准备先编写一适用于生计算机逻辑运算的作系统生态，他再和人工智能相互合不断的磨合优化直至大功告成。

2.找到一特殊的白质，其必须能接受陈意为其编写的一特殊算法，从而解决信息提取速度超慢的问题。

或者瞎猫碰到死耗运气爆表让陈意给撞上一合适的白质分，又或者据统计的数据结合所有样本的一些优，自己设计一理想的碱基结构然后不断的调试，让白质分向着这个结构变异，人工合成一仅仅只是为了生计算机而存在的白质。

工作可以分为三步：

第一步其实蓝星已经解决了，现在光内地的那些科研机构就搞了不下二十生计算机外接设备，每一都能很好的把生化学反应给转换成电信号。

这方法也只有他这个开挂的才能在短时间内搞定，人工智能的话军团就可以胜任，而现在洛天依成了人工智能之后甚至不需要陈意她自己就能完成全工作。

但是想要让这片播来，却因为超慢的信息提取速度得熬个十年，谁都受不了啊。

不过陈意表示他要发挥他的传统艺能——大力奇迹。