通常，它们是使用物理方法生成的。例如，由于最微小的高频电子运动，导线的电阻不是恒定的，而是以一种不可预测的方式轻微波动。这意味着对背景噪声的测量可以用来生成真正的随机数。

现在，由化学和生物工程研究所教授罗伯特·格拉斯领导的研究小组首次描述了一种非物理方法来产生这样的数字:一种使用生化信号并在实践中实际有效的方法。在过去，其他科学家提出的用化学方法产生随机数的想法在很大程度上是理论性的。

用随机构建块合成DNA

对于这种新方法，苏黎世联邦理工学院的研究人员应用了DNA分子的合成，这是一种多年来经常使用的成熟的化学研究方法。传统上，它被用来产生精确定义的DNA序列。然而，在这种情况下，研究小组构建了具有64个构建块位置的DNA分子，其中四个DNA碱基A, C, G和T中的一个随机位于每个位置。科学家们在合成的每一步都使用了四种成分的混合物，而不是一种。

结果，一个相对简单的合成产生了大约3万亿个单个分子的组合。随后，科学家们使用了一种有效的方法来确定500万个这些分子的DNA序列。这产生了12兆字节的数据，研究人员将这些数据以0和1的形式存储在计算机上。

在一个小空间里有大量的随机性

然而，分析表明，A、C、G和T四个组成部分的分布并不完全均匀。无论是自然的复杂性还是合成方法的部署，导致碱基G和T比A和c更频繁地在分子中整合。尽管如此，科学家们能够用一个简单的算法纠正这种偏差，从而产生完美的随机数。

ETH Grass教授和他的团队的主要目的是证明化学反应中的随机事件可以用来产生完全随机数。最初，将这一发现转化为直接应用并不是一个主要问题。格拉斯说:“然而，与其他方法相比，我们的方法的优势在于能够产生大量的随机性，这些随机性可以存储在一个极小的空间，一个试管中。”“我们可以读出信息，并在以后以数字形式重新解释它。用以前的方法是不可能的。”