В 2022 году масштабные разработки продвинули крупные химические процессы.
В этом году гигантские массивы данных и колоссальные приборы помогли ученым решать химические задачи в гигантских масштабах.
кАриана Реммел
Источник: Вычислительный центр для руководителей высшего звена Ок-Ридж в Ок-Риджской национальной лаборатории.
Суперкомпьютер Frontier в Национальной лаборатории Ок-Ридж — это первый представитель нового поколения машин, которые помогут химикам решать задачи моделирования молекулярных процессов, более сложные, чем когда-либо прежде.
В 2022 году ученые совершили крупные открытия, используя сверхсовременные инструменты. Развивая недавнюю тенденцию создания химически компетентного искусственного интеллекта, исследователи добились больших успехов, обучив компьютеры предсказывать структуры белков в беспрецедентном масштабе. В июле компания DeepMind, принадлежащая Alphabet, опубликовала базу данных, содержащую структуры белков.почти все известные белки— Более 200 миллионов отдельных белков из более чем 100 миллионов видов — как предсказал алгоритм машинного обучения AlphaFold. Затем, в ноябре, технологическая компания Meta продемонстрировала свой прогресс в технологии прогнозирования белков с помощью алгоритма искусственного интеллекта под названиемESMFoldВ препринте, еще не прошедшем рецензирование, исследователи Meta сообщили, что их новый алгоритм не так точен, как AlphaFold, но работает быстрее. Увеличенная скорость позволила исследователям предсказать 600 миллионов структур всего за 2 недели (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Биологи из Медицинской школы Вашингтонского университета (UW) оказывают помощь.расширить биохимические возможности компьютеров за пределы природных шаблоновОбучая машины предлагать уникальные белки с нуля, Дэвид Бейкер из Вашингтонского университета и его команда создали новый инструмент искусственного интеллекта, который может проектировать белки, либо итеративно улучшая простые подсказки, либо заполняя пробелы между выбранными частями существующей структуры.Наука2022, DOI:10.1126/science.abn2100Команда также представила новую программу ProteinMPNN, которая может начинать с заданных 3D-форм и сборок из множества белковых субъединиц, а затем определять последовательности аминокислот, необходимые для их эффективного создания.Наука2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964Эти алгоритмы, обладающие развитыми биохимическими свойствами, могут помочь ученым в создании чертежей искусственных белков, которые можно будет использовать в новых биоматериалах и фармацевтических препаратах.
Фото: Ян К. Хейдон/Институт проектирования белков Вашингтонского университета
Алгоритмы машинного обучения помогают ученым придумывать новые белки, обладающие определенными функциями.
По мере роста амбиций химиков-вычислителей, растут и компьютеры, используемые для моделирования молекулярного мира. В Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) химики впервые получили возможность увидеть один из самых мощных суперкомпьютеров, когда-либо созданных.Эксаскейльный суперкомпьютер Frontier в ORNLЭтот суперкомпьютер входит в число первых машин, способных выполнять более 1 квинтиллиона операций с плавающей запятой в секунду — единицу вычислительной арифметики. Эта скорость вычислений примерно в три раза превышает скорость действующего чемпиона, японского суперкомпьютера Fugaku. В следующем году еще две национальные лаборатории планируют запустить в США экзамасштабные компьютеры. Огромная вычислительная мощность этих современных машин позволит химикам моделировать еще более крупные молекулярные системы и в более длительных временных масштабах. Данные, полученные из этих моделей, могут помочь исследователям расширить границы возможного в химии, сократив разрыв между реакциями в колбе и виртуальными симуляциями, используемыми для их моделирования. «Мы достигли точки, когда можем начать задавать вопросы о том, чего не хватает в наших теоретических методах или моделях, которые могли бы приблизить нас к тому, что эксперимент показывает как реальность», — сказала в сентябре изданию C&EN Тереза Виндус, химик-вычислитель из Университета штата Айова и руководитель проекта «Эксамасштабные вычисления». Моделирование, проводимое на компьютерах эксаскейлового масштаба, может помочь химикам изобрести новые источники топлива и разработать новые материалы, устойчивые к изменению климата.
В другом конце страны, в городе Менло-Парк, штат Калифорния, Национальная ускорительная лаборатория SLAC проводит установку...Суперкрутые усовершенствования источника когерентного света на линейном ускорителе (LCLS)Это позволит химикам глубже заглянуть в сверхбыстрый мир атомов и электронов. Установка построена на 3-километровом линейном ускорителе, часть которого охлаждается жидким гелием до 2 К для получения сверхъяркого и сверхбыстрого источника света, называемого рентгеновским лазером на свободных электронах (XFEL). Химики использовали мощные импульсы прибора для создания молекулярных фильмов, которые позволили им наблюдать за множеством процессов, таких как образование химических связей и работа фотосинтетических ферментов. «В фемтосекундной вспышке можно увидеть, как атомы замирают, а одинарные атомные связи разрываются», — сказала в июле изданию C&EN Леора Дрессельхаус-Мараис, специалист по материаловедению, работающая одновременно в Стэнфордском университете и SLAC. Модернизация LCLS также позволит ученым лучше настраивать энергию рентгеновских лучей, когда новые возможности станут доступны в начале следующего года.
Источник: Национальная ускорительная лаборатория SLAC
Рентгеновский лазер Национальной ускорительной лаборатории SLAC построен на линейном ускорителе длиной 3 км в городе Менло-Парк, штат Калифорния.
В этом году ученые также убедились в том, насколько мощным может быть долгожданный космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST) для изучения...химическая сложность нашей ВселеннойНАСА и его партнеры — Европейское космическое агентство, Канадское космическое агентство и Институт космических телескопов — уже опубликовали десятки изображений, от потрясающих портретов звездных туманностей до элементарных характеристик древних галактик. Инфракрасный телескоп стоимостью 10 миллиардов долларов оснащен целым комплексом научных приборов, предназначенных для изучения глубокой истории нашей Вселенной. Создававшийся десятилетиями телескоп JWST уже превзошел ожидания своих инженеров, сделав снимок вращающейся галактики в том виде, в котором она существовала 4,6 миллиарда лет назад, с полным спектроскопическим анализом атомов кислорода, неона и других элементов. Ученые также измерили характеристики паровых облаков и дымки на экзопланете, предоставив данные, которые могут помочь астробиологам в поиске потенциально обитаемых миров за пределами Земли.
Дата публикации: 07 февраля 2023 г.