Масивни алати су унапредили велику хемију 2022
Гигантски скупови података и колосални инструменти помогли су научницима да се позабаве хемијом у огромним размерама ове године
од странеАриана Реммел
Заслуге: Оак Ридге Леадерсхип Цомпутинг Фацилити на ОРНЛ
Суперкомпјутер Фронтиер у Националној лабораторији Оак Риџ је први у новој генерацији машина које ће помоћи хемичарима да преузму молекуларне симулације које су сложеније него икада раније.
Научници су направили велика открића са огромним алатима 2022. Надовезујући се на недавни тренд хемијски компетентне вештачке интелигенције, истраживачи су направили велике кораке, подучавајући рачунаре да предвиђају структуре протеина у размерама без преседана.У јулу, компанија ДеепМинд у власништву Алпхабета објавила је базу података која садржи структурескоро сви познати протеини—200 милиона и више појединачних протеина из преко 100 милиона врста—како је предвиђено алгоритмом за машинско учење АлпхаФолд.Затим, у новембру, технолошка компанија Мета је показала свој напредак у технологији предвиђања протеина помоћу АИ алгоритма под називомЕСМФолд.У студији пре штампе која још није рецензирана, Мета истраживачи су известили да њихов нови алгоритам није тако тачан као АлпхаФолд, али је бржи.Повећана брзина значила је да су истраживачи могли да предвиде 600 милиона структура за само 2 недеље (биоРкив 2022, ДОИ:10.1101/2022.07.20.500902).
Биолози са Медицинског факултета Универзитета у Вашингтону (УВ) помажупроширити биохемијске могућности рачунара изван шаблона природеучењем машина да предлажу протеине по мери од нуле.Давид Бакер из УВ-а и његов тим креирали су нови АИ алат који може дизајнирати протеине било итеративним побољшањем једноставних упутстава или попуњавањем празнина између одабраних дијелова постојеће структуре (Наука2022, ДОИ:10.1126/сциенце.абн2100).Тим је такође представио нови програм, ПротеинМПНН, који може почети од дизајнираних 3Д облика и склопова више протеинских подјединица, а затим одредити секвенце аминокиселина које су потребне за њихово ефикасно стварање (Наука2022, ДОИ:10.1126/сциенце.адд2187;10.1126/сциенце.адд1964).Ови биохемијски паметни алгоритми би могли помоћи научницима у изради нацрта за вештачке протеине који би се могли користити у новим биоматеријалима и фармацеутским производима.
Заслуге: Иан Ц. Хаидон/УВ Институте фор Протеин Десигн
Алгоритми машинског учења помажу научницима да осмисле нове протеине са специфичним функцијама на уму.
Како амбиције рачунарских хемичара расту, тако расту и рачунари који се користе за симулацију молекуларног света.У Националној лабораторији Оак Риџ (ОРНЛ), хемичари су први пут видели један од најмоћнијих суперкомпјутера икада направљених.ОРНЛ-ов суперкомпјутер, Фронтиер, је међу првим машинама које су израчунале више од 1 квинтилион плутајућих операција у секунди, јединица рачунске аритметике.Та брзина рачунара је око три пута већа од актуелног шампиона, суперкомпјутера Фугакуа у Јапану.У наредној години, још две националне лабораторије планирају да дебитују са рачунарима екасцале у САД.Огромна компјутерска снага ових најсавременијих машина омогућиће хемичарима да симулирају још веће молекуларне системе иу дужим временским размацима.Подаци прикупљени из тих модела могли би да помогну истраживачима да померају границе онога што је могуће у хемији сужавањем јаза између реакција у боци и виртуелних симулација које се користе за њихово моделирање.„Налазимо се у тачки када заиста можемо да почнемо да постављамо питања о томе шта је то што недостаје нашим теоријским методама или моделима који би нас приближили ономе што нам експеримент говори да је стварно“, Тхереса Виндус, рачунарски хемичар у Ајови Државни универзитет и вођа пројекта са Екасцале Цомпутинг Пројецт, рекао је Ц&ЕН у септембру.Симулације које се покрећу на рачунарима екасцале могле би помоћи хемичарима да пронађу нове изворе горива и дизајнирају нове материјале отпорне на климу.
Широм земље, у Менло Парку у Калифорнији, инсталира се СЛАЦ Национална акцелераторска лабораторијасуперцоол надоградње на Линац кохерентни извор светлости (ЛЦЛС)то би могло омогућити хемичарима да завире дубље у ултрабрзи свет атома и електрона.Објекат је изграђен на линеарном акцелератору од 3 км, чији се делови хладе течним хелијумом до 2 К, да би се произвео тип суперсветлог, супербрзог извора светлости који се зове рендгенски ласер са слободним електронима (КСФЕЛ).Хемичари су користили моћне импулсе инструмената да направе молекуларне филмове који су им омогућили да гледају безброј процеса, као што су формирање хемијских веза и фотосинтетски ензими који раде.„У фемтосекундном бљеску, можете видети како атоми мирују, а појединачне атомске везе пуцају“, рекла је за Ц&ЕН у јулу Леора Дресселхаус-Мараис, научник за материјале са заједничким именовањима на Универзитету Станфорд и СЛАЦ.Надоградње ЛЦЛС-а ће такође омогућити научницима да боље подесе енергију рендгенских зрака када нове могућности постану доступне почетком следеће године.
Заслуге: СЛАЦ Натионал Аццелератор Лаборатори
Рендгенски ласер СЛАЦ Натионал Аццелератор Лаборатори је изграђен на линеарном акцелератору од 3 км у Менло Парку у Калифорнији.
Ове године, научници су такође видели колико би дуго очекивани свемирски телескоп Џејмс Веб (ЈВСТ) могао бити моћан за откривањехемијску сложеност нашег универзума.НАСА и њени партнери – Европска свемирска агенција, Канадска свемирска агенција и Научни институт за свемирски телескоп – већ су објавили на десетине слика, од блиставих портрета звезданих маглина до елементарних отисака прстију древних галаксија.Инфрацрвени телескоп вредан 10 милијарди долара је опремљен пакетима научних инструмената дизајнираних да истраже дубоку историју нашег универзума.Деценијама у изради, ЈВСТ је већ надмашио очекивања својих инжењера тако што је направио слику вртложне галаксије каква се појавила пре 4,6 милијарди година, заједно са спектроскопским потписима кисеоника, неона и других атома.Научници су такође мерили трагове парних облака и измаглице на егзопланети, пружајући податке који би могли да помогну астробиолозима у потрази за потенцијално насељивим световима изван Земље.
Време поста: Феб-07-2023