Uneltele masive au avansat o mare chimie în 2022
Seturi de date gigantice și instrumente colosale i-au ajutat pe oamenii de știință să abordeze chimia la scară gigantică anul acesta
deAriana Remmel
Credit: Oak Ridge Leadership Computing Facility la ORNL
Supercomputerul Frontier de la Laboratorul Național Oak Ridge este primul dintr-o nouă generație de mașini care îi va ajuta pe chimiști să realizeze simulări moleculare care sunt mai complexe ca niciodată.
Oamenii de știință au făcut mari descoperiri cu instrumente de dimensiuni mari în 2022. Pe baza tendinței recente de inteligență artificială competentă din punct de vedere chimic, cercetătorii au făcut pași mari, învățând computerele să prezică structurile proteinelor la o scară fără precedent.În iulie, compania DeepMind, deținută de Alphabet, a publicat o bază de date care conține structurileaproape toate proteinele cunoscute— Peste 200 de milioane de proteine individuale de la peste 100 de milioane de specii – așa cum este prezis de algoritmul de învățare automată AlphaFold.Apoi, în noiembrie, compania de tehnologie Meta și-a demonstrat progresul în tehnologia de predicție a proteinelor cu un algoritm AI numitESMFfold.Într-un studiu preliminar care nu a fost încă revizuit de către colegi, cercetătorii Meta au raportat că noul lor algoritm nu este la fel de precis ca AlphaFold, dar este mai rapid.Viteza crescută a însemnat că cercetătorii au putut prezice 600 de milioane de structuri în doar 2 săptămâni (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Biologii de la Facultatea de Medicină de la Universitatea din Washington (UW) ajutăextinde capacitățile biochimice ale computerelor dincolo de șablonul naturiiînvățând mașinile să propună proteine personalizate de la zero.David Baker de la UW și echipa sa au creat un nou instrument AI care poate proiecta proteine fie prin îmbunătățirea iterativă a unor solicitări simple, fie prin completarea golurilor dintre părțile selectate ale unei structuri existente (Ştiinţă2022, DOI:10.1126/science.abn2100).Echipa a debutat, de asemenea, un nou program, ProteinMPNN, care poate porni de la forme 3D proiectate și ansambluri ale mai multor subunități de proteine și apoi poate determina secvențele de aminoacizi necesare pentru a le face eficient (Ştiinţă2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Acești algoritmi cunoscuți din punct de vedere biochimic ar putea ajuta oamenii de știință să construiască modele pentru proteine artificiale care ar putea fi utilizate în noi biomateriale și produse farmaceutice.
Credit: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
Algoritmii de învățare automată îi ajută pe oamenii de știință să viseze noi proteine cu funcții specifice în minte.
Pe măsură ce ambițiile chimiștilor computaționali cresc, la fel cresc și computerele folosite pentru a simula lumea moleculară.La Laboratorul Național Oak Ridge (ORNL), chimiștii au văzut pentru prima dată unul dintre cele mai puternice supercomputere construite vreodată.Supercomputerul exascal al ORNL, Frontier, este printre primele mașini care calculează mai mult de 1 quintilion de operații plutitoare pe secundă, o unitate de aritmetică computațională.Această viteză de calcul este de aproximativ trei ori mai mare decât campionul în vigoare, supercomputerul Fugaku din Japonia.În anul următor, alte două laboratoare naționale plănuiesc să debuteze computere exascale în SUA.Puterea uriașă a computerului a acestor mașini de ultimă generație va permite chimiștilor să simuleze sisteme moleculare și mai mari și pe perioade de timp mai lungi.Datele colectate de la aceste modele ar putea ajuta cercetătorii să depășească limitele a ceea ce este posibil în chimie prin reducerea decalajului dintre reacțiile dintr-un balon și simulările virtuale folosite pentru a le modela.„Suntem într-un punct în care putem începe cu adevărat să punem întrebări despre ce lipsește din metodele sau modelele noastre teoretice care ne-ar apropia de ceea ce un experiment ne spune că este real”, Theresa Windus, chimist computațional la Iowa. Universitatea de Stat și lider de proiect cu Exascale Computing Project, a declarat C&EN în septembrie.Simulările rulate pe computere exascale ar putea ajuta chimiștii să inventeze noi surse de combustibil și să proiecteze noi materiale rezistente la climă.
În toată țara, în Menlo Park, California, se instalează SLAC National Accelerator Laboratoryupgrade supercool la Linac Coherent Light Source (LCLS)care ar putea permite chimiștilor să cerceteze mai adânc în lumea ultrarapidă a atomilor și electronilor.Instalația este construită pe un accelerator liniar de 3 km, din care părți sunt răcite cu heliu lichid până la 2 K, pentru a produce un tip de sursă de lumină superbright, superrapidă, numită laser cu raze X cu electroni liberi (XFEL).Chimiștii au folosit pulsurile puternice ale instrumentelor pentru a realiza filme moleculare care le-au permis să urmărească nenumărate procese, cum ar fi formarea legăturilor chimice și enzimele fotosintetice care funcționează.„Într-un fulger de femtosecundă, puteți vedea atomii care stau nemișcați, legăturile atomice simple rupându-se”, a declarat pentru C&EN în iulie Leora Dresselhaus-Marais, un om de știință în materiale cu funcții comune la Universitatea Stanford și SLAC.Actualizările la LCLS vor permite, de asemenea, oamenilor de știință să ajusteze mai bine energiile razelor X atunci când noile capacități vor fi disponibile la începutul anului viitor.
Credit: SLAC National Accelerator Laboratory
Laserul cu raze X de la SLAC National Accelerator Laboratory este construit pe un accelerator liniar de 3 km în Menlo Park, California.
Anul acesta, oamenii de știință au văzut, de asemenea, cât de puternic ar putea fi mult așteptatul telescop spațial James Webb (JWST) pentru a dezvăluicomplexitatea chimică a universului nostru.NASA și partenerii săi — Agenția Spațială Europeană, Agenția Spațială Canadiană și Institutul de Știință al Telescopului Spațial — au lansat deja zeci de imagini, de la portrete uluitoare ale nebuloaselor stelare până la amprentele elementare ale galaxiilor antice.Telescopul în infraroșu de 10 miliarde de dolari este îmbrăcat cu instrumente științifice concepute pentru a explora istoria profundă a universului nostru.Decenii în pregătire, JWST a depășit deja așteptările inginerilor săi, făcând o imagine a unei galaxii în vârtej așa cum a apărut acum 4,6 miliarde de ani, completă cu semnături spectroscopice de oxigen, neon și alți atomi.Oamenii de știință au măsurat, de asemenea, semnături de nori aburiși și ceață pe o exoplanetă, oferind date care i-ar putea ajuta pe astrobiologi să caute lumi potențial locuibile dincolo de Pământ.
Ora postării: 07-feb-2023