這樣的實驗，原則上講，可以沒有任何生命體的參與，而憑空推演得出結果。
即便結果還很不準確，一般都需要結合後續的實驗過程來驗證、或者證偽，但，計算機的確可以取代大量原本必須由科學實踐來完成的工作。
憑借計算機的模擬、仿真，生命科學的研究得以擺脫試驗的束縛，進而大大加速。
傳統的實驗手段，則從探尋客觀世界的唯一手段，逐漸變為計算成果的篩選、驗證環節，兩者的結合越來越緊密，進而，即便傳統的生命科學研究者，對計算資源的需求，乃至自身計算機技術的要求，也越來越高。
把握這一大趨勢，對方然而言，然比大多數同行都有優勢。
很早就意識到計算機的巨大威力，多年來，一直沒間斷這方麵的學習和研究，在處理實驗室的仿真程序和虛擬實驗係統時，不論是設計方案、還是處理數據，他都遊刃有餘。
同時，也逐漸意識到，在麵對生命科學的深奧問題時，人類目前掌握的計算資源，還太薄弱，甚至有些跟不上理論研究的步伐。
計算機的算力，近年來，即便沒有摩爾定律的推動，進步也十分顯著。
不過，就眼前的計算任務而言，方然能動用的約1Flps算力，還遠不足以解決複雜建模的生命科學研究，拿來篩選蛋白質分子的構型，還勉強可以，但哪怕隻是泛泛的模擬細胞膜的微觀活動、或者引物與受體的複雜作用，就動輒要運行十半月，最後還隻能得到相當模糊的結論。
想一想也是如此，生命活動的基本單元，不論核酸、還是蛋白質，分子量動輒在幾萬、幾十萬之巨，其性質殊難預料。
無數種有機物構成的細胞，結構和組成，更極端複雜而精妙。
要脫離實打實的試驗，單憑數學模型來推導其生化過程，正如單憑計算，得到滂沱大雨中單個雨滴的精確軌跡，在實踐中觀察很容易，但要計算出一次次碰撞、乃至氣流對雨滴的作用，最終得到軌跡，事實上就已超出了人類現有的能力。
要進一步進行這樣的研究，一方麵，需要計算機技術的進步，另一方麵，也需要能切實的掌控算力。
但隻有算力也不行；
有了計算資源，還得明確研究的方向，和具體的思路。
在這方麵，基於自己的判斷，方然並未打算從事具體研究，一個人窺破永生不死的奧秘。
要探尋永生之路，生命科學、信息科學的成果是必要的，但最關鍵的不是親力親為，而是切實有效的掌控其成果。
他真正擔憂的是，以當今世界的狀況，人類科學技術的演進速度，是否足以在蓋亞文明走向終點之前，為生命科學的研究提供足夠的支持。
進而，一步登，召喚出永不下車的神跡。 本章已閱讀完畢(請點擊下一章繼續閱讀!)