Implicit Neural Multiple Description for DNA-based data storage

要約

DNA は、その固有の生体分子構造に由来する優れた保存密度と長期安定性により、データ保存ソリューションとして顕著な可能性を示します。
ただし、この新しい媒体の開発には、特に保管や生物学的操作から生じるエラーへの対処において、独自の一連の課題が伴います。
これらの課題は、DNA 配列の構造上の制約とコストの考慮によってさらに条件付けされます。
これらの制限に対応して、私たちは DNA データの保存にニューラル ネットワークを利用した新しい圧縮スキームと最先端の多重記述コーディング (MDC) 技術を開発しました。
当社の MDC メソッドは、データを DNA にエンコードする革新的なアプローチを導入しており、エラーに効果的に耐えられるように特別に設計されています。
特に、私たちの新しい圧縮スキームは、DNA データ ストレージの従来の画像圧縮方法を上回るパフォーマンスを発揮します。
さらに、私たちのアプローチは、オートエンコーダーに依存する従来の MDC 方法よりも優れています。
その独特の強みは、大規模なモデル トレーニングの必要性を回避できる機能と、冗長レベルを微調整するための適応性の強化にあります。
実験結果は、当社のソリューションが現場の最新の DNA データ保存方法と有利に競合し、優れた圧縮率と堅牢なノイズ耐性を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

DNA exhibits remarkable potential as a data storage solution due to its impressive storage density and long-term stability, stemming from its inherent biomolecular structure. However, developing this novel medium comes with its own set of challenges, particularly in addressing errors arising from storage and biological manipulations. These challenges are further conditioned by the structural constraints of DNA sequences and cost considerations. In response to these limitations, we have pioneered a novel compression scheme and a cutting-edge Multiple Description Coding (MDC) technique utilizing neural networks for DNA data storage. Our MDC method introduces an innovative approach to encoding data into DNA, specifically designed to withstand errors effectively. Notably, our new compression scheme overperforms classic image compression methods for DNA-data storage. Furthermore, our approach exhibits superiority over conventional MDC methods reliant on auto-encoders. Its distinctive strengths lie in its ability to bypass the need for extensive model training and its enhanced adaptability for fine-tuning redundancy levels. Experimental results demonstrate that our solution competes favorably with the latest DNA data storage methods in the field, offering superior compression rates and robust noise resilience.

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