高能效、小规模、细胞启发的信息和系统：理解细胞信息处理的原理可以实现新一代的计算系统。在生物计算的特征中，以极低能量运行是最有前途的一个，接近了热力学的极限。那么，未来的结合高密度和低能耗的高功能、有限空间、数字和模拟的半导体系统可以从生物信息处理中得到哪些经验呢？自然界似乎已经解决了亚微观设计的挑战，并为将来的信息处理微系统提供了解决方案。合成生物学的进展开始为未来的半导体技术提出可能的途径。例如，生化反应能够以较高的能量效率进行信息处理，预计这比将来的先进半导体纳米技术的能耗要低好几个数量级。

细胞-半导体接口和混合半导体-生物系统：混合生物-半导体平台既可以使用天然的生物过程和半导体技术，也能够使用合成的生物过程和半导体技术。在这种混合平台中，活细胞和组织可以在细胞生化过程中扮演「生物前端层」的角色，这些生化过程作为对外界的有机接口，并执行生物传感、致动、信号处理、合成以及能量收集功能。并行地，底层的半导体平台能够形成「半导体后端」层，以进行信息计算、控制、交流、存储以及能量供应。集成了生物传感功能和拥有无机信息与计算能力的能量生成功能的自主功能的片上智能传感系统能够实现多种新型应用。例如，这些进步可以刺激将生物传感功能和能量生成与无机计算能力相结合的自主供电的智能传感系统的发展，实现多种新型应用。实例应用包括用于药物发现的快速、高吞吐率的化学筛选，用于个性化医疗的诊断和治疗计划，检测用于防御和环境需要的生化制剂，以及新颖的微观致动器或者机器人。

混合电子-生物系统的设计自动化：复杂的电子生物系统将需要新的方法和设计原则。虽然 ad hoc 合成生物学已经展示了许多令人印象深刻的概念验证电路，但是需要全面的计算机辅助设计工具来可靠地设计更大和更复杂的系统，例如全细胞模型。利用先进的电子设计自动化（EDA）工具和复杂设计的理念可以大大提高生物设计自动化（BDA）功能的复杂性。目前展示的是大约 10^4 个 BDA（生物设计自动化）的等效「位（bit）」（例如，DNA 碱基对）与大约 10^9 个 EDA(电子设计自动化)「位」（例如芯片上的二进制开关）的对比。该主题的范围包括理论基础、设计方法、旨在开发用于转换和整合合成工件的新引擎的标准、用于程序员交互的有效方法和包含多尺度过程的反馈以及能够创建满足复杂生物电子系统要求的软件的自动编程合成工具。

电子纳米制造和材料的生物途径：诸如 DNA、RNA 以及蛋白质等生物分子，可以为开发各种结构和形状提供可编程机制。原理上，细胞以高产出和低能耗制造着惊人的复杂的新结构。生物组装大约以每秒 10^18 个分子的速度进行着（按照生物成长速度，1Gb 的芯片可以在 5 秒内就制成），而且能耗大约是每个分子 10^(-17) 焦耳，这要比传统的化学蚀刻制造方法的能耗小一百倍。基于已经证明的在日益复杂的结构中进行 DNA 控制的自组装技术，这些方法具有制造复杂的小于 10nm 的半导体结构的潜力。此外，工程微生物可以被用来生产具有期望的化学组成和形态的一系列化学制剂和材料。需要开发一些能够完成如下功能的方法：细菌、病毒等可以被用来自组装、图案化、组织或者修复有机聚合物、无机材料、生物聚合材料、功能电路或者电子部件。

已知的研究活动：

ONR 代谢工程（Metabolic Engineering）计划：目标是对微生物或者植物在代谢过程中产生化学物质的本质理解。

ONR 合成生物学（Synthetic Biology）项目：使用合成生物学来扩展病毒、微生物、藻类和植物等生物体的天然能力，

DARPA Living Foundries：开发工具、技术、方法和基础设施，以提高生物设计-建立-测试-学习周期的速度，同时显着降低成本并扩大可以工程化的系统的复杂性。

NSF Evolvable Living Computing 项目：类似与电子计算，开发「程序生物学（program biology）」的能力，并使其民主化（democratize）。

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