Масивни инструменти усъвършенстваха голямата химия през 2022 г. Гигантски масиви от данни и колосални инструменти помогнаха на учените да се справят с химията в огромен мащаб тази година

Масивните инструменти усъвършенстваха голямата химия през 2022 г

Гигантски масиви от данни и колосални инструменти помогнаха на учените да се справят с химията в огромен мащаб тази година

отАриана Ремел

Кредит: Oak Ridge Leadership Computing Facility в ORNL

Суперкомпютърът Frontier в Националната лаборатория Оук Ридж е първият от ново поколение машини, които ще помогнат на химиците да се справят с молекулярни симулации, които са по-сложни от всякога.

Учените направиха големи открития със свръхголеми инструменти през 2022 г. Въз основа на скорошната тенденция за химически компетентен изкуствен интелект, изследователите направиха големи крачки, обучавайки компютрите да предсказват протеинови структури в безпрецедентен мащаб.През юли компанията DeepMind, собственост на Alphabet, публикува база данни, съдържаща структурите напочти всички известни протеини— Над 200 милиона индивидуални протеини от над 100 милиона вида — както е предвидено от алгоритъма за машинно обучение AlphaFold.След това, през ноември, технологичната компания Meta демонстрира напредъка си в технологията за прогнозиране на протеини с AI алгоритъм, нареченESMFold.В предпечатно проучване, което все още не е рецензирано, изследователите на Meta съобщават, че техният нов алгоритъм не е толкова точен като AlphaFold, но е по-бърз.Увеличената скорост означава, че изследователите могат да предвидят 600 милиона структури само за 2 седмици (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Биолози от Медицинския факултет на Университета на Вашингтон (UW) помагатразширете биохимичните възможности на компютрите отвъд шаблона на природатачрез обучение на машини да предлагат индивидуални протеини от нулата.Дейвид Бейкър от UW и неговият екип създадоха нов AI инструмент, който може да проектира протеини чрез итеративно подобряване на прости подкани или чрез попълване на празнини между избрани части от съществуваща структура (Наука2022, DOI:10.1126/science.abn2100).Екипът също така дебютира нова програма, ProteinMPNN, която може да започне от проектирани 3D форми и сглобки от множество протеинови субединици и след това да определи аминокиселинните последователности, необходими за тяхното ефективно производство (Наука2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Тези биохимични алгоритми биха могли да помогнат на учените при изграждането на чертежи за изкуствени протеини, които могат да се използват в нови биоматериали и фармацевтични продукти.

Кредит: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design

Алгоритмите за машинно обучение помагат на учените да измислят нови протеини със специфични функции.

С нарастването на амбициите на изчислителните химици растат и компютрите, използвани за симулиране на молекулярния свят.В Националната лаборатория в Оук Ридж (ORNL) химиците за пръв път зърнаха един от най-мощните суперкомпютри, създавани някога.Екзамащабният суперкомпютър на ORNL, Frontier, е сред първите машини, които изчисляват повече от 1 квинтилион плаващи операции в секунда, единица за изчислителна аритметика.Тази изчислителна скорост е около три пъти по-бърза от действащия шампион, суперкомпютъра Fugaku в Япония.През следващата година още две национални лаборатории планират да пуснат екзамащабни компютри в САЩ.Огромната компютърна мощност на тези най-съвременни машини ще позволи на химиците да симулират дори по-големи молекулярни системи и в по-дълги времеви мащаби.Данните, събрани от тези модели, могат да помогнат на изследователите да прокарат границите на възможното в химията, като намалят разликата между реакциите в колба и виртуалните симулации, използвани за тяхното моделиране.„Ние сме в момент, в който можем да започнем наистина да задаваме въпроси за това, което липсва на нашите теоретични методи или модели, което би ни доближило до това, което един експеримент ни казва, че е реално“, Тереза ​​Уиндъс, компютърен химик в Айова Държавен университет и ръководител на проекта с Exascale Computing Project, каза пред C&EN през септември.Симулациите, изпълнявани на компютри в екзаскала, могат да помогнат на химиците да измислят нови източници на гориво и да проектират нови устойчиви на климата материали.

В цялата страна, в Менло Парк, Калифорния, SLAC National Accelerator Laboratory инсталираsupercool надстройки на Linac кохерентен светлинен източник (LCLS)което може да позволи на химиците да надникнат по-дълбоко в свръхбързия свят на атомите и електроните.Съоръжението е изградено върху 3-километров линеен ускорител, части от който се охлаждат с течен хелий до 2 К, за да се произведе вид свръхярък, супер бърз източник на светлина, наречен рентгенов лазер със свободни електрони (XFEL).Химиците са използвали мощните импулси на инструментите, за да направят молекулярни филми, които са им позволили да наблюдават безброй процеси, като например образуване на химически връзки и фотосинтетични ензими, които работят.„В фемтосекундна светкавица можете да видите как атомите стоят неподвижни, отделните атомни връзки се разкъсват“, каза Леора Дресселхаус-Марайс, учен по материали със съвместни назначения в Станфордския университет и SLAC, каза пред C&EN през юли.Надстройките на LCLS също така ще позволят на учените да настройват по-добре енергиите на рентгеновите лъчи, когато новите възможности станат достъпни в началото на следващата година.

Кредит: SLAC National Accelerator Laboratory

Рентгеновият лазер на SLAC National Accelerator Laboratory е изграден върху 3 km линеен ускорител в Менло Парк, Калифорния.

Тази година учените също така видяха колко мощен може да бъде дългоочакваният космически телескоп Джеймс Уеб (JWST) за разкриване нахимическата сложност на нашата вселена.НАСА и нейните партньори – Европейската космическа агенция, Канадската космическа агенция и Научният институт за космически телескопи – вече пуснаха десетки изображения, от ослепителни портрети на звездни мъглявини до елементарни пръстови отпечатъци на древни галактики.Инфрачервеният телескоп на стойност 10 милиарда долара е оборудван с комплекти научни инструменти, предназначени да изследват дълбоката история на нашата вселена.Десетилетия в процес на създаване, JWST вече надмина очакванията на своите инженери, като направи изображение на въртяща се галактика, както се е появила преди 4,6 милиарда години, пълна със спектроскопични подписи на кислород, неон и други атоми.Учените също измерват сигнатури на задушени облаци и мъгла на екзопланета, предоставяйки данни, които биха могли да помогнат на астробиолозите да търсят потенциално обитаеми светове отвъд Земята.