Масивните инструменти подобриха голямата химия през 2022 г.
Гигантски набори от данни и колосални инструменти помогнаха на учените да се справят с химията в гигантски мащаб тази година.
отАриана Ремел
Източник: Изчислителен център за лидерство в Оук Ридж в ORNL
Суперкомпютърът Frontier в Националната лаборатория Oak Ridge 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 с помощта на свръхмащабни инструменти през 2022 г. Надграждайки върху скорошната тенденция за химически компетентен изкуствен интелект, изследователите постигнаха голям напредък, 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 отделни протеина от над 100 милиона вида — както е предвидено от алгоритъма за машинно обучение AlphaFold. След това, през ноември, технологичната компания Meta демонстрира своя напредък в технологията за предсказване на протеини с алгоритъм с изкуствен интелект, нареченESMFoldВ предварително проучване, което все още не е рецензирано, изследователи от Meta съобщиха, че новият им алгоритъм не е толкова точен, колкото AlphaFold, но е по-бърз. Повишената скорост означава, че изследователите са успели да предскажат 600 милиона структури само за 2 седмици (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Биолози от Медицинския факултет на Университета във Вашингтон (UW) помагатразширяване на биохимичните възможности на компютрите отвъд природния шаблонкато обучават машини да предлагат протеини по поръчка от нулата. Дейвид Бейкър от Вашингтонския университет и неговият екип създадоха нов инструмент с изкуствен интелект, който може да проектира протеини чрез итеративно подобряване на прости подкани или чрез запълване на празнините между избрани части от съществуваща структура (Наука2022, DOI:10.1126/science.abn2100). Екипът също така представи 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 ефективното им създаване (Наука2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964). Тези биохимично грамотни алгоритми биха могли да помогнат на учените при изграждането на планове за изкуствени протеини, които биха могли да бъдат използвани в нови биоматериали и фармацевтични продукти.
Снимка: Иън К. Хейдън/Институт за протеинов дизайн към Университета на Вашингтон
Алгоритмите за машинно обучение помагат на учените да измислят нови протеини, имайки предвид специфични функции.
С нарастването на амбициите на компютърните химици, растат и компютрите, използвани за симулиране на молекулярния свят. В Националната лаборатория Оук Ридж (ORNL) химиците получиха първи поглед към 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 изчислителна аритметика. Тази изчислителна скорост е около три пъти по-бърза от тази на настоящия шампион, суперкомпютъра Fugaku в Япония. През следващата година още две национални лаборатории планират да дебютират с екзаскейл компютри в САЩ. Изключителната компютърна мощност на тези свръхсъвременни машини ще позволи на химиците да симулират още по-големи молекулярни системи и в по-дълги времеви мащаби. Данните, събрани от тези модели, биха могли да помогнат на изследователите да разширят границите на възможното в химията, като намалят разликата между реакциите в колба и виртуалните симулации, използвани за моделирането им. „Намираме се в момент, в който можем наистина да започнем да си задаваме въпроси за това какво липсва в нашите теоретични методи или модели, което би ни доближило до това, което един експеримент ни казва, че е реално“, каза Тереза Уиндъс, изчислителен химик в Държавния университет на Айова и ръководител на проекта Exascale Computing Project, пред C&EN през септември. Симулациите, изпълнявани на екзафлопсни компютри, биха могли да помогнат на химиците да изобретят нови източници на гориво и да проектират нови, устойчиви на климатични промени материали.
В другата част на страната, в Менло Парк, Калифорния, Националната ускорителна лаборатория SLAC инсталирасупер готини подобрения на Linac Coherent Light Source (LCLS)Това би могло да позволи на химиците да надникнат по-дълбоко в ултрабързия свят на атомите и електроните. Съоръжението е изградено върху 3-километров линеен ускорител, части от който се охлаждат с течен хелий до 2 K, за да се произведе вид свръхярък, свръхбърз източник на светлина, наречен рентгенов лазер на свободни електрони (XFEL). Химиците са използвали мощните импулси на инструментите, за да създадат молекулярни филми, които са им позволили да наблюдават безброй процеси, като например образуване на химични връзки и работа на фотосинтетични ензими. „В една фемтосекундна светкавица можете да видите как атомите стоят неподвижно, как се разкъсват единични атомни връзки“, каза пред C&EN през юли Леора Дреселхаус-Маре, учен по материали със съвместни назначения в Станфордския университет и SLAC. Подобренията на LCLS също ще позволят на учените да настройват по-добре енергиите на рентгеновите лъчи, когато новите възможности станат достъпни в началото на следващата година.
Източник: Национална ускорителна лаборатория SLAC
Рентгеновият лазер на Националната ускорителна лаборатория SLAC е изграден на 3-километров линеен ускорител в Менло Парк, Калифорния.
Тази година учените видяха и колко мощен може да бъде дългоочакваният космически телескоп „Джеймс Уеб“ (JWST) за разкриване нахимическата сложност на нашата вселенаНАСА и нейните партньори – Европейската космическа агенция, Канадската космическа агенция и Научният институт за космически телескопи – вече са публикували десетки изображения, от ослепителни портрети на звездни мъглявини до елементарни отпечатъци на древни галактики. Инфрачервеният телескоп на стойност 10 милиарда долара е оборудван с набор от научни инструменти, предназначени да изследват дълбоката история на нашата Вселена. След десетилетия на разработка, JWST вече е надминал очакванията на своите инженери, като е заснел изображение на вихрушка от галактика, каквато е изглеждала преди 4,6 милиарда години, заедно със спектроскопски сигнатури на кислород, неон и други атоми. Учените също така са измерили сигнатурите на парни облаци и мъгла върху екзопланета, предоставяйки данни, които биха могли да помогнат на астробиолозите да търсят потенциално обитаеми светове извън Земята.
Време на публикуване: 07 февруари 2023 г.