Масивні інструменти просунули велику хімію у 2022 році
Гігантські набори даних та колосальні інструменти допомогли вченим цього року впоратися з хімією у гігантських масштабах.
відАріана Реммель
Авторство: Обчислювальний центр лідерства Оук-Рідж в ORNL
Суперкомп'ютер Frontier в Національній лабораторії Оук-Рідж — перший у новому поколінні машин, які допоможуть хімікам виконувати молекулярні симуляції, складніші, ніж будь-коли раніше.
У 2022 році вчені зробили великі відкриття за допомогою надпотужних інструментів. Спираючись на нещодавню тенденцію хімічно компетентного штучного інтелекту, дослідники досягли великих успіхів, навчивши комп'ютери передбачати структури білків у безпрецедентних масштабах. У липні компанія DeepMind, що належить Alphabet, опублікувала базу даних, що містить структуримайже всі відомі білки— понад 200 мільйонів окремих білків із понад 100 мільйонів видів, як передбачав алгоритм машинного навчання AlphaFold. Потім, у листопаді, технологічна компанія Meta продемонструвала свій прогрес у технології прогнозування білків за допомогою алгоритму штучного інтелекту під назвоюESMFoldУ дослідженні, опублікованому в доповіді, яке ще не пройшло рецензування, дослідники Meta повідомили, що їхній новий алгоритм не такий точний, як AlphaFold, але швидший. Збільшена швидкість означала, що дослідники змогли передбачити 600 мільйонів структур лише за 2 тижні (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Біологи з Медичної школи Вашингтонського університету (UW) допомагаютьрозширити біохімічні можливості комп'ютерів за межі природного шаблонунавчаючи машини пропонувати білки на замовлення з нуля. Девід Бейкер з Університету Вісконсина та його команда створили новий інструмент штучного інтелекту, який може проектувати білки шляхом ітеративного вдосконалення простих підказок або шляхом заповнення прогалин між вибраними частинами існуючої структури (Наука2022, DOI:10.1126/science.abn2100). Команда також представила нову програму ProteinMPNN, яка може починати з розроблених 3D-форм та збірок кількох білкових субодиниць, а потім визначати амінокислотні послідовності, необхідні для їх ефективного створення (Наука2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964Ці біохімічно підковані алгоритми можуть допомогти вченим у створенні креслень для штучних білків, які можна було б використовувати в нових біоматеріалах та фармацевтичних препаратах.
Авторство: Ієн К. Хейдон/Інститут дизайну білків Університету Вісконсина
Алгоритми машинного навчання допомагають вченим створювати нові білки з урахуванням певних функцій.
Зі зростанням амбіцій хіміків-обчислювачів зростають і комп'ютери, що використовуються для моделювання молекулярного світу. У Національній лабораторії Оук-Рідж (ORNL) хіміки вперше отримали можливість познайомитися з одним із найпотужніших суперкомп'ютерів, коли-небудь створених.Екзафлопсний суперкомп'ютер ORNL, Frontier, є однією з перших машин, яка обчислює понад 1 квінтильйон операцій з плаваючою точкою за секунду, одиницю обчислювальної арифметики. Ця обчислювальна швидкість приблизно втричі перевищує швидкість чинного чемпіона, суперкомп'ютера Fugaku в Японії. Наступного року ще дві національні лабораторії планують представити екзафлопсні комп'ютери в США. Надмірна обчислювальна потужність цих сучасних машин дозволить хімікам моделювати ще більші молекулярні системи та в довших часових масштабах. Дані, зібрані з цих моделей, можуть допомогти дослідникам розширити межі можливого в хімії, зменшивши розрив між реакціями в колбі та віртуальними симуляціями, що використовуються для їх моделювання. «Ми знаходимося в точці, коли можемо почати справді ставити питання про те, чого не вистачає в наших теоретичних методах або моделях, що наблизило б нас до того, що експеримент говорить нам про реальність», – сказала у вересні C&EN Тереза Віндус, хімік-обчислювач з Університету штату Айова та керівник проекту Exascale Computing Project. Моделювання, що виконується на екзафлопсних комп'ютерах, може допомогти хімікам винаходити нові джерела палива та розробляти нові кліматично стійкі матеріали.
По всій країні, в Менло-Парку, Каліфорнія, Національна прискорювальна лабораторія SLAC встановлюєсуперкруті оновлення для когерентного джерела світла Linac (LCLS)що може дозволити хімікам глибше зазирнути у надшвидкий світ атомів та електронів. Установка побудована на 3-кілометровому лінійному прискорювачі, частини якого охолоджуються рідким гелієм до 2 K, для створення типу надяскравого, надшвидкого джерела світла, яке називається рентгенівським лазером на вільних електронах (XFEL). Хіміки використовували потужні імпульси приладів для створення молекулярних фільмів, які дозволили їм спостерігати за безліччю процесів, таких як формування хімічних зв'язків та робота фотосинтетичних ферментів. «Під час фемтосекундного спалаху можна побачити, як атоми зупиняються, як розриваються окремі атомні зв'язки», – сказала в липні C&EN Леора Дрессельхаус-Маре, науковець з матеріалознавства, яка працює спільно в Стенфордському університеті та SLAC. Модернізація LCLS також дозволить вченим краще налаштувати енергії рентгенівських променів, коли нові можливості стануть доступними на початку наступного року.
Авторство: Національна прискорювальна лабораторія SLAC
Рентгенівський лазер Національної прискорювальної лабораторії SLAC побудовано на 3-кілометровому лінійному прискорювачі в Менло-Парку, Каліфорнія.
Цього року вчені також побачили, наскільки потужним може бути довгоочікуваний космічний телескоп імені Джеймса Вебба (JWST) для виявленняхімічна складність нашого ВсесвітуNASA та її партнери — Європейське космічне агентство, Канадське космічне агентство та Науковий інститут космічного телескопа — вже опублікували десятки зображень, від приголомшливих портретів зоряних туманностей до елементарних відбитків стародавніх галактик. Інфрачервоний телескоп вартістю 10 мільярдів доларів оснащений набором наукових інструментів, призначених для дослідження глибокої історії нашого Всесвіту. За десятиліття створення JWST вже перевершив очікування своїх інженерів, отримавши зображення галактики, що кружляє, як вона виглядала 4,6 мільярда років тому, разом зі спектроскопічними ознаками кисню, неону та інших атомів. Вчені також виміряли ознаки парових хмар та серпанку на екзопланеті, надаючи дані, які можуть допомогти астробіологам шукати потенційно придатні для життя світи за межами Землі.
Час публікації: 07 лютого 2023 р.