A masszív eszközök 2022-ben továbbfejlesztették a nagy kémiát
Óriási adatkészletek és óriási műszerek segítették a tudósokat abban, hogy idén óriási léptékben kezeljék a kémiát
általAriana Remmel
Köszönet: Oak Ridge Leadership Computing Facility az ORNL-nél
Az Oak Ridge National Laboratory Frontier szuperszámítógépe a gépek új generációja közül az első, amely segít a vegyészeknek minden eddiginél összetettebb molekuláris szimulációban.
A tudósok nagy felfedezéseket tettek 2022-ben túlméretezett eszközökkel. A kémiailag kompetens mesterséges intelligencia legújabb trendjére építve a kutatók nagyot léptek előre, és megtanították a számítógépeket a fehérjeszerkezetek példátlan léptékű előrejelzésére.Júliusban az Alphabet tulajdonában lévő DeepMind cég közzétett egy adatbázist, amely a struktúrákat tartalmazzaszinte az összes ismert fehérje– 200 millió plusz egyedi fehérje több mint 100 millió fajból – az AlphaFold gépi tanulási algoritmus jóslata szerint.Aztán novemberben a Meta technológiai vállalat egy mesterséges intelligencia-algoritmussal mutatta be előrehaladását a fehérje-előrejelzési technológia terén.ESMFold.Egy preprint tanulmányban, amelyet még nem értékeltek le, a Meta kutatói arról számoltak be, hogy az új algoritmusuk nem olyan pontos, mint az AlphaFold, de gyorsabb.A megnövekedett sebesség azt jelentette, hogy a kutatók mindössze 2 hét alatt 600 millió szerkezetet tudtak megjósolni (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
A Washingtoni Egyetem (UW) Orvostudományi Karának biológusai segítenekkiterjeszti a számítógépek biokémiai képességeit a természet sablonjain túlgépeket tanítva testreszabott fehérjéket a semmiből.David Baker, az UW munkatársa és csapata egy új mesterséges intelligencia-eszközt hozott létre, amely képes fehérjéket tervezni azáltal, hogy egyszerű utasításokra ismételten javít, vagy kitölti a meglévő struktúra kiválasztott részei közötti hézagokat (Tudomány2022, DOI:10.1126/science.abn2100).A csapat bemutatott egy új programot is, a ProteinMPNN-t, amely több fehérje alegység megtervezett 3D alakzataiból és összeállításából indul ki, majd meghatározza a hatékony aminosavszekvenciákat (Tudomány2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Ezek a biokémiailag hozzáértő algoritmusok segíthetnek a tudósoknak új bioanyagokban és gyógyszerekben felhasználható mesterséges fehérjék tervrajzainak elkészítésében.
Köszönetnyilvánítás: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
A gépi tanulási algoritmusok segítenek a tudósoknak új fehérjék megálmodásában, konkrét funkciókat szem előtt tartva.
Ahogy a számítástechnikai vegyészek ambíciói nőnek, úgy nőnek a molekuláris világ szimulálására használt számítógépek is.Az Oak Ridge National Laboratoryban (ORNL) a vegyészek először pillanthatták meg a valaha épített egyik legerősebb szuperszámítógépet.Az ORNL exascale szuperszámítógépe, a Frontier, az elsők között van, amely több mint 1 kvintimillió lebegő műveletet tud kiszámolni másodpercenként, ami a számítási aritmetika egysége.Ez a számítási sebesség körülbelül háromszor olyan gyors, mint a regnáló bajnok, a japán Fugaku szuperszámítógépé.A következő évben további két nemzeti laboratórium tervezi, hogy az Egyesült Államokban bemutatja az exa méretű számítógépeket.Ezeknek a korszerű gépeknek a hatalmas számítógépes teljesítménye lehetővé teszi a vegyészek számára, hogy még nagyobb molekuláris rendszereket és hosszabb időtávon szimuláljanak.Az ezekből a modellekből gyűjtött adatok segíthetnek a kutatóknak kitolni a kémia lehetséges határait azáltal, hogy szűkítik a rést a lombikban zajló reakciók és a modellezésükhöz használt virtuális szimulációk között."Ott tartunk, ahol elkezdhetünk valóban kérdéseket feltenni arról, hogy mi az, ami hiányzik elméleti módszereinkből vagy modelljeinkből, amelyek közelebb vinnének bennünket ahhoz, amit egy kísérlet valódinak mond" - Theresa Windus, az iowai számítástechnikai kémikus. Az Állami Egyetem és az Exascale Computing Project projektvezetője – mondta a C&EN szeptemberben.Az exa léptékű számítógépeken futtatott szimulációk segíthetnek a vegyészeknek új tüzelőanyag-források feltalálásában és új éghajlat-ellenálló anyagok tervezésében.
Országszerte, a kaliforniai Menlo Parkban telepítik az SLAC National Accelerator Laboratory-t.supercool frissítések a Linac koherens fényforráshoz (LCLS)ami lehetővé tenné a vegyészek számára, hogy mélyebbre pillantsanak az atomok és elektronok ultragyors világába.A létesítmény egy 3 km-es lineáris gyorsítóra épül, amelynek egyes részeit folyékony héliummal 2 K-ra hűtik, hogy egy szuperfényes, szupergyors fényforrást állítsanak elő, amelyet röntgen-szabadelektron-lézernek (XFEL) neveznek.A vegyészek a műszerek erőteljes impulzusait felhasználva olyan molekuláris filmeket készítettek, amelyek lehetővé tették számukra, hogy számtalan folyamatot figyeljenek meg, például a kémiai kötések kialakulását és a fotoszintetikus enzimek működését.„Egy femtoszekundumos villanás alatt láthatjuk, hogy az atomok egy helyben állnak, az egyes atomi kötések megszakadnak” – mondta júliusban a C&EN-nek Leora Dresselhaus-Marais, a Stanford Egyetem és a SLAC közös kinevezésű anyagtudósa.Az LCLS frissítései azt is lehetővé teszik a tudósok számára, hogy jobban hangolják a röntgensugárzás energiáit, amikor az új képességek a jövő év elején elérhetővé válnak.
Köszönetnyilvánítás: SLAC National Accelerator Laboratory
A SLAC National Accelerator Laboratory röntgenlézere egy 3 km-es lineáris gyorsítóra épül a kaliforniai Menlo Parkban.
Idén a tudósok azt is látták, milyen erős lehet a régóta várt James Webb Űrteleszkóp (JWST) auniverzumunk kémiai összetettsége.A NASA és partnerei – az Európai Űrügynökség, a Kanadai Űrügynökség és az Űrteleszkóp Tudományos Intézet – már több tucat képet tettek közzé, a csillagköd káprázatos portréitól az ősi galaxisok elemi ujjlenyomataiig.A 10 milliárd dolláros infravörös teleszkóp számos tudományos műszerrel van felszerelve, amelyek célja az univerzumunk mély történetének feltárása.A több évtizedes gyártás során a JWST már túlteljesítette mérnökei elvárásait azzal, hogy képet készített egy örvénylő galaxisról, ahogy az 4,6 milliárd évvel ezelőtt megjelent, oxigén, neon és más atomok spektroszkópiai jeleivel kiegészítve.A tudósok párás felhők és köd jeleit is mérték egy exobolygón, és olyan adatokat szolgáltattak, amelyek segíthetik az asztrobiológusokat a Földön túli, potenciálisan lakható világok felkutatásában.
Feladás időpontja: 2023-07-07