Массивные инструменты продвинули большую химию в 2022 году
Гигантские наборы данных и колоссальные инструменты помогли ученым заняться химией в гигантском масштабе в этом году.
кАриана Реммель
Предоставлено: Вычислительный центр Oak Ridge Leadership Computing Facility в ORNL.
Суперкомпьютер Frontier в Национальной лаборатории Ок-Риджа — это первый представитель нового поколения машин, которые помогут химикам выполнять более сложные молекулярные моделирования, чем когда-либо прежде.
В 2022 году ученые сделали большие открытия с помощью сверхразмерных инструментов. Опираясь на недавнюю тенденцию создания химически компетентного искусственного интеллекта, исследователи добились больших успехов, научив компьютеры предсказывать структуры белков в беспрецедентных масштабах.В июле компания DeepMind, принадлежащая Alphabet, опубликовала базу данных, содержащую структурыпочти все известные белки— 200 с лишним миллионов отдельных белков из более чем 100 миллионов видов — как и предсказывает алгоритм машинного обучения AlphaFold.Затем, в ноябре, технологическая компания Meta продемонстрировала свой прогресс в технологии прогнозирования белков с помощью алгоритма искусственного интеллекта под названиемESMFold.В предварительном исследовании, которое еще не было рецензировано, исследователи Meta сообщили, что их новый алгоритм не так точен, как AlphaFold, но быстрее.Увеличение скорости означало, что исследователи могли предсказать 600 миллионов структур всего за 2 недели (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Биологи из Медицинской школы Вашингтонского университета (UW) помогаютрасширить биохимические возможности компьютеров за пределы природного шаблонаобучая машины предлагать индивидуальные белки с нуля.Дэвид Бейкер из Университета Вашингтона 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, ДОИ:10.1126/наука.abn2100).Команда также представила новую программу ProteinMPNN, которая может начинать с создания трехмерных форм и сборок нескольких белковых субъединиц, а затем определять аминокислотные последовательности, необходимые для их эффективного создания.Наука2022, ДОИ:10.1126/наука.add2187;10.1126/наука.add1964).Эти биохимически подкованные алгоритмы могут помочь ученым в создании чертежей искусственных белков, которые можно использовать в новых биоматериалах и фармацевтических препаратах.
Предоставлено: Ян С. Хейдон / Институт белкового дизайна UW.
Алгоритмы машинного обучения помогают ученым придумывать новые белки с учетом конкретных функций.
По мере роста амбиций вычислительных химиков растут и компьютеры, используемые для моделирования молекулярного мира.В Национальной лаборатории Ок-Риджа (ORNL) химики впервые увидели один из самых мощных суперкомпьютеров, когда-либо созданных.Эксафлопсный суперкомпьютер ORNL Frontier, является одной из первых машин, выполняющих более 1 квинтиллиона операций с плавающей запятой в секунду, что является единицей вычислительной арифметики.Эта вычислительная скорость примерно в три раза выше, чем у действующего чемпиона, суперкомпьютера Fugaku в Японии.В следующем году еще две национальные лаборатории планируют представить эксафлопсные компьютеры в США.Огромная вычислительная мощность этих современных машин позволит химикам моделировать еще более крупные молекулярные системы и в более длительных временных масштабах.Данные, собранные с помощью этих моделей, могут помочь исследователям раздвинуть границы возможного в химии, сократив разрыв между реакциями в колбе и виртуальными симуляциями, используемыми для их моделирования.«Мы находимся в точке, когда мы можем начать задавать вопросы о том, чего не хватает в наших теоретических методах или моделях, которые приблизит нас к тому, что эксперимент говорит нам о реальности», — Тереза Виндус, химик-вычислитель из Айовы. Государственный университет и руководитель проекта Exascale Computing Project, сообщили C&EN в сентябре.Моделирование на экзафлопсных компьютерах может помочь химикам изобретать новые источники топлива и разрабатывать новые материалы, устойчивые к изменению климата.
По всей стране, в Менло-Парке, штат Калифорния, Национальная ускорительная лаборатория SLAC устанавливаетсуперкрутые обновления для когерентного источника света Linac (LCLS)это могло бы позволить химикам глубже заглянуть в сверхбыстрый мир атомов и электронов.Установка построена на 3-километровом линейном ускорителе, части которого охлаждаются жидким гелием до температуры 2 К для создания типа сверхяркого сверхбыстрого источника света, называемого рентгеновским лазером на свободных электронах (XFEL).Химики использовали мощные импульсы приборов для создания молекулярных фильмов, которые позволили им наблюдать за бесчисленным множеством процессов, таких как образование химических связей и работа фотосинтетических ферментов.«В фемтосекундной вспышке вы можете увидеть, как атомы останавливаются, отдельные атомные связи разрываются», — сказала C&EN в июле Леора Дрессельхаус-Марэ, материаловед, работающая по совместным назначениям в Стэнфордском университете и SLAC.Модернизация LCLS также позволит ученым лучше настраивать энергию рентгеновских лучей, когда новые возможности станут доступны в начале следующего года.
Предоставлено: Национальная ускорительная лаборатория SLAC.
Рентгеновский лазер Национальной ускорительной лаборатории SLAC построен на 3-километровом линейном ускорителе в Менло-Парке, Калифорния.
В этом году ученые также увидели, насколько мощным может быть долгожданный космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST) для обнаруженияхимическая сложность нашей вселенной.НАСА и его партнеры — Европейское космическое агентство, Канадское космическое агентство и Научный институт космического телескопа — уже опубликовали десятки изображений, от ослепительных портретов звездных туманностей до элементарных отпечатков пальцев древних галактик.Инфракрасный телескоп стоимостью 10 миллиардов долларов оснащен наборами научных инструментов, предназначенных для изучения глубокой истории нашей Вселенной.Создаваемый десятилетиями, JWST уже превзошел ожидания своих инженеров, сфотографировав вращающуюся галактику такой, какой она была 4,6 миллиарда лет назад, со спектроскопическими сигнатурами кислорода, неона и других атомов.Ученые также измерили сигнатуры водянистых облаков и дымки на экзопланете, предоставив данные, которые могут помочь астробиологам в поисках потенциально обитаемых миров за пределами Земли.
Время публикации: 07 февраля 2023 г.