2022 жылы үлкен химияны дамытқан үлкен құралдар
Биыл ғалымдарға химияны кең ауқымда зерттеуге үлкен деректер жиынтығы мен орасан зор құралдар көмектесті
бойыншаАриана Реммель
Дереккөз: ORNL-дегі Oak Ridge Leadership Computing Facility
Oak Ridge ұлттық зертханасындағы Frontier суперкомпьютері химиктерге бұрынғыдан да күрделі молекулалық модельдеуді жүзеге асыруға көмектесетін жаңа буын машиналарының алғашқысы болып табылады.
Ғалымдар 2022 жылы аса үлкен құралдарды пайдаланып үлкен жаңалықтар ашты. Химиялық тұрғыдан сауатты жасанды интеллекттің соңғы үрдісіне сүйене отырып, зерттеушілер компьютерлерге ақуыз құрылымдарын бұрын-соңды болмаған көлемде болжауды үйретіп, үлкен жетістіктерге жетті. Шілде айында Alphabet компаниясына тиесілі DeepMind компаниясы құрылымдары бар дерекқорды жарияладыбарлық дерлік белгілі ақуыздар—AlphaFold машиналық оқыту алгоритмі болжағандай, 100 миллионнан астам түрдің 200 миллионнан астам жеке ақуыздары. Содан кейін, қараша айында Meta технологиялық компаниясы жасанды интеллект алгоритмімен ақуызды болжау технологиясындағы жетістіктерін көрсетті.ESMFoldӘлі сараптамалық тексеруден өтпеген баспаға дейінгі зерттеуде Meta зерттеушілері жаңа алгоритмінің AlphaFold сияқты дәл емес, бірақ жылдамырақ екенін хабарлады. Жылдамдықтың артуы зерттеушілерге небәрі 2 апта ішінде 600 миллион құрылымды болжай алатынын білдірді (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Вашингтон университетінің (UW) медицина мектебінің биологтары көмектесудекомпьютерлердің биохимиялық мүмкіндіктерін табиғат үлгісінен тыс кеңейтумашиналарға нөлден бастап арнайы ақуыздарды ұсынуды үйрету арқылы. UW өкілі Дэвид Бейкер және оның командасы қарапайым тапсырмаларды қайталап жақсарту немесе бар құрылымның таңдалған бөліктері арасындағы бос орындарды толтыру арқылы ақуыздарды жобалай алатын жаңа жасанды интеллект құралын жасады (Ғылым2022, DOI:10.1126/science.abn2100). Сондай-ақ, команда бірнеше ақуыз суббірліктерінің 3D пішіндері мен құрастыруларынан бастап, оларды тиімді жасау үшін қажетті аминқышқылдарының тізбегін анықтай алатын жаңа ProteinMPNN бағдарламасын ұсынды (Ғылым2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964Бұл биохимиялық тұрғыдан тиімді алгоритмдер ғалымдарға жаңа биоматериалдар мен фармацевтикада қолданылуы мүмкін жасанды ақуыздардың жобаларын жасауға көмектесе алады.
Дереккөз: Ян К. Хайдон/Уэльс Университетінің ақуыз дизайны институты
Машиналық оқыту алгоритмдері ғалымдарға нақты функцияларды ескере отырып, жаңа ақуыздарды ойлап табуға көмектеседі.
Есептеу химиктерінің амбициялары өскен сайын, молекулалық әлемді модельдеу үшін қолданылатын компьютерлер де өсуде. Оак-Ридж ұлттық зертханасында (ORNL) химиктер бұрын-соңды жасалған ең қуатты суперкомпьютерлердің бірімен алғаш рет танысты.ORNL компаниясының эксзамасштабты суперкомпьютері Frontier, секундына 1 квинтиллионнан астам қалқымалы операцияларды, есептеу арифметикасының бірлігін есептеген алғашқы машиналардың бірі. Бұл есептеу жылдамдығы Жапониядағы қазіргі чемпион Fugaku суперкомпьютерінен шамамен үш есе жылдам. Келесі жылы тағы екі ұлттық зертхана АҚШ-та эксазкала компьютерлерін шығаруды жоспарлап отыр. Бұл заманауи машиналардың ауқымды компьютерлік қуаты химиктерге одан да үлкен молекулалық жүйелерді және ұзақ уақыт аралығында модельдеуге мүмкіндік береді. Бұл модельдерден жиналған деректер зерттеушілерге колбадағы реакциялар мен оларды модельдеу үшін қолданылатын виртуалды модельдеулер арасындағы алшақтықты азайту арқылы химиядағы мүмкін болатын мүмкіндіктердің шекараларын кеңейтуге көмектесе алады. «Біз теориялық әдістерімізде немесе модельдерімізде не жетіспейді, бұл бізді эксперименттің шынайы екенін көрсететін нәрсеге жақындатады деген сұрақ қоя бастайтын кездеміз», - деді Айова штатының университетінің есептеу химигі және Exascale есептеу жобасының жоба жетекшісі Тереза Виндус қыркүйек айында C&EN-ге. Эксазкала компьютерлерінде орындалатын модельдеу химиктерге жаңа отын көздерін ойлап табуға және климатқа төзімді жаңа материалдарды жобалауға көмектесе алады.
Ел бойынша, Калифорния штатының Менло-Парк қаласында SLAC ұлттық үдеткіш зертханасы орнатылудаLinac Coherent Light Source (LCLS) үшін өте керемет жаңартуларбұл химиктерге атомдар мен электрондардың аса жылдам әлеміне тереңірек үңілуге мүмкіндік береді. Нысан 3 км сызықтық үдеткіште салынған, оның бөліктері 2 К-ге дейін сұйық гелиймен салқындатылып, рентгендік еркін электронды лазер (XFEL) деп аталатын аса жарқын, аса жылдам жарық көзін шығарады. Химиктер аспаптардың қуатты импульстарын молекулалық фильмдер жасау үшін пайдаланды, бұл оларға химиялық байланыстардың түзілуі және фотосинтетикалық ферменттердің жұмыс істеуі сияқты сансыз процестерді бақылауға мүмкіндік берді. «Фемтосекундтық жарқылда атомдардың қозғалмай тұрғанын, жеке атомдық байланыстардың үзілгенін көруге болады», - деді Стэнфорд университеті мен SLAC-та бірлескен лауазымдардағы материалтанушы Леора Дрессельхаус-Мараис шілдеде C&EN-ге. LCLS жаңартулары ғалымдарға келесі жылдың басында жаңа мүмкіндіктер қолжетімді болған кезде рентген сәулелерінің энергиясын жақсырақ реттеуге мүмкіндік береді.
Дереккөз: SLAC Ұлттық үдеткіш зертханасы
SLAC ұлттық үдеткіш зертханасының рентгендік лазері Калифорния штатының Менло-Парк қаласындағы 3 км сызықтық үдеткіште жасалған.
Биыл ғалымдар көптен күткен Джеймс Уэбб ғарыштық телескопының (JWST) қаншалықты қуатты екенін көрді.біздің ғаламның химиялық күрделілігіNASA және оның серіктестері — Еуропалық ғарыш агенттігі, Канада ғарыш агенттігі және Ғарыштық телескоп ғылыми институты — жұлдызды тұмандықтардың көз тартарлық портреттерінен бастап ежелгі галактикалардың элементтік саусақ іздеріне дейінгі ондаған суреттерді жариялады. 10 миллиард долларлық инфрақызыл телескоп біздің ғаламның терең тарихын зерттеуге арналған ғылыми құралдар жиынтығымен безендірілген. Ондаған жылдар бойы жасалған JWST оттегінің, неонның және басқа атомдардың спектроскопиялық белгілерімен толықтырылған, 4,6 миллиард жыл бұрын пайда болған айналмалы галактиканың суретін түсіру арқылы инженерлерінің үміттерін ақтады. Ғалымдар сонымен қатар экзопланеттегі бу бұлттары мен тұманның белгілерін өлшеді, бұл астробиологтарға Жерден тыс тіршілік етуге болатын әлемдерді іздеуге көмектесетін деректер берді.
Жарияланған уақыты: 2023 жылғы 7 ақпан