Масивните алатки ја унапредија големата хемија во 2022 година Гигантските збирки податоци и колосалните инструменти им помогнаа на научниците да се справат со хемијата на огромни размери оваа година

Масивните алатки ја унапредија големата хемија во 2022 година

Гигантските збирки податоци и колосалните инструменти им помогнаа на научниците да се справат со хемијата на огромни размери оваа година

одАријана Ремел

Заслуга: Објект за лидерски компјутери во Оук Риџ во ORNL

Суперкомпјутерот „Фронтиер“ во Националната лабораторија „Оук Риџ“ е првиот од новата генерација машини што ќе им помогнат на хемичарите да извршат молекуларни симулации кои се посложени од кога било досега.

Научниците направија големи откритија со огромни алатки во 2022 година. Надоградувајќи го неодамнешниот тренд на хемиски компетентна вештачка интелигенција, истражувачите направија голем напредок, учејќи ги компјутерите да предвидуваат протеински структури на невидени размери. Во јули, компанијата DeepMind, во сопственост на Alphabet, објави база на податоци што ги содржи структурите наскоро сите познати протеини—​Над 200 милиони индивидуални протеини од над 100 милиони видови — како што е предвидено од алгоритмот за машинско учење AlphaFold. Потоа, во ноември, технолошката компанија Meta го демонстрираше својот напредок во технологијата за предвидување на протеини со алгоритам со вештачка интелигенција нареченESMFoldВо претпечатена студија која сè уште не е рецензирана од колеги, истражувачите од Мета објавија дека нивниот нов алгоритам не е толку точен како AlphaFold, но е побрз. Зголемената брзина значеше дека истражувачите можеа да предвидат 600 милиони структури за само 2 недели (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Биолозите од Медицинскиот факултет на Универзитетот во Вашингтон (UW) помагаатпроширете ги биохемиските можности на компјутерите надвор од природниот шаблонсо тоа што ги учат машините да предлагаат протеини по мерка од нула. Дејвид Бејкер од Универзитетот во Вашингтон и неговиот тим создадоа нова алатка со вештачка интелигенција која може да дизајнира протеини или со итеративно подобрување на едноставни инструкции или со пополнување на празнините помеѓу избраните делови од постоечката структура (Наука2022, DOI:10.1126/science.abn2100). Тимот, исто така, дебитираше со нова програма, ProteinMPNN, која може да започне од дизајнирани 3D форми и склопови на повеќе протеински подединици, а потоа да ги одреди аминокиселинските низи потребни за нивно ефикасно производство (Наука2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964). Овие биохемиски вешти алгоритми би можеле да им помогнат на научниците во градењето планови за вештачки протеини што би можеле да се користат во нови биоматеријали и фармацевтски производи.

Заслуга: Иан Ц. Хејдон/Институт за дизајн на протеини на UW

Алгоритмите за машинско учење им помагаат на научниците да смислат нови протеини имајќи ги предвид специфичните функции.

Како што растат амбициите на компјутерските хемичари, така растат и компјутерите што се користат за симулирање на молекуларниот свет. Во Националната лабораторија Оук Риџ (ORNL), хемичарите првпат имаа можност да видат еден од најмоќните суперкомпјутери некогаш изградени.Ексаскален суперкомпјутер на ORNL, Frontier, е меѓу првите машини што пресметуваат повеќе од 1 квинтилион лебдечки операции во секунда, единица на компјутерска аритметика. Таа брзина на пресметување е околу три пати побрза од актуелниот шампион, суперкомпјутерот Фугаку во Јапонија. Во следната година, уште две национални лаборатории планираат да дебитираат ексаскални компјутери во САД. Огромната компјутерска моќ на овие најсовремени машини ќе им овозможи на хемичарите да симулираат уште поголеми молекуларни системи и на подолги временски скали. Податоците собрани од тие модели би можеле да им помогнат на истражувачите да ги поместат границите на она што е можно во хемијата со стеснување на јазот помеѓу реакциите во колба и виртуелните симулации што се користат за нивно моделирање. „Дојдовме до точка каде што можеме навистина да почнеме да поставуваме прашања за тоа што недостасува во нашите теоретски методи или модели што би нè доближило до она што експериментот ни кажува дека е реално“, изјави за C&EN во септември Тереза ​​​​Виндус, компјутерски хемичар на Државниот универзитет во Ајова и раководител на проектот со Проектот за ексаскални компјутери. Симулациите што се извршуваат на ексаскални компјутери би можеле да им помогнат на хемичарите да измислат нови извори на гориво и да дизајнираат нови материјали отпорни на климатски промени.

Низ целата земја, во Менло Парк, Калифорнија, Националната лабораторија за акцелератори SLAC инсталирасуперкул надградби на линеарен кохерентен извор на светлина (LCLS)што би можело да им овозможи на хемичарите подлабоко да ѕирнат во ултрабрзиот свет на атомите и електроните. Објектот е изграден на линеарен забрзувач од 3 км, чии делови се ладат со течен хелиум до 2 K, за да се произведе еден вид суперсветол, супербрз извор на светлина наречен рендгенски ласер со слободни електрони (XFEL). Хемичарите ги користеле моќните импулси на инструментите за да направат молекуларни филмови што им овозможиле да гледаат безброј процеси, како што се формирање на хемиски врски и фотосинтетски ензими што работат. „Во фемтосекунден блесок, можете да видите како атомите стојат мирно, а единечните атомски врски се кинат“, изјави Леора Дреселхаус-Маре, научник за материјали со заеднички назначувања на Универзитетот Стенфорд и SLAC, за C&EN во јули. Надградбите на LCLS, исто така, ќе им овозможат на научниците подобро да ги подесат енергиите на рендгенските зраци кога новите можности ќе станат достапни на почетокот на следната година.

Кредит: Национална лабораторија за акцелератори SLAC

Рентгенскиот ласер на Националната лабораторија за акцелератори SLAC е изграден на линеарен акцелератор од 3 км во Менло Парк, Калифорнија.

Оваа година, научниците исто така видоа колку моќен може да биде долгоочекуваниот вселенски телескоп Џејмс Веб (JWST) за откривање нахемиската комплексност на нашиот универзумНАСА и нејзините партнери - Европската вселенска агенција, Канадската вселенска агенција и Научниот институт за вселенски телескопи - веќе објавија десетици слики, од блескави портрети на ѕвездени маглини до елементарни отпечатоци од антички галаксии. Инфрацрвениот телескоп од 10 милијарди долари е опремен со комплети научни инструменти дизајнирани да ја истражат длабоката историја на нашиот универзум. Децении во изработка, JWST веќе ги надмина очекувањата на своите инженери со тоа што направи слика од вртложна галаксија каква што изгледала пред 4,6 милијарди години, комплетна со спектроскопски потписи на кислород, неон и други атоми. Научниците, исто така, измерија потписи на пареа облаци и магла на егзопланета, обезбедувајќи податоци што би можеле да им помогнат на астробиолозите да бараат потенцијално населиви светови надвор од Земјата.