Masivní nástroje pokročily ve velké chemii v roce 2022
Gigantické datové soubory a kolosální nástroje pomohly vědcům letos řešit chemii v obrovském měřítku
podleAriana Remmel
Kredit: Oak Ridge Leadership Computing Facility ve společnosti ORNL
Superpočítač Frontier v Oak Ridge National Laboratory je prvním z nové generace strojů, které pomohou chemikům provádět molekulární simulace, které jsou složitější než kdykoli předtím.
Vědci učinili velké objevy s nadrozměrnými nástroji v roce 2022. V návaznosti na nedávný trend chemicky kompetentní umělé inteligence udělali vědci velký pokrok a naučili počítače předpovídat proteinové struktury v bezprecedentním měřítku.V červenci společnost DeepMind vlastněná Alphabet zveřejnila databázi obsahující strukturytéměř všechny známé proteiny– více než 200 milionů jednotlivých proteinů z více než 100 milionů druhů – jak předpovídá algoritmus strojového učení AlphaFold.V listopadu pak technologická společnost Meta prokázala svůj pokrok v technologii predikce proteinů pomocí algoritmu AI s názvemESMFold.V předtiskové studii, která ještě nebyla recenzována, výzkumníci z Meta uvedli, že jejich nový algoritmus není tak přesný jako AlphaFold, ale je rychlejší.Zvýšená rychlost znamenala, že vědci mohli předpovědět 600 milionů struktur za pouhé 2 týdny (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Biologové z lékařské fakulty University of Washington (UW) pomáhajírozšířit biochemické schopnosti počítačů nad rámec šablony přírodyučením strojů navrhovat proteiny na míru od začátku.David Baker z UW a jeho tým vytvořili nový nástroj AI, který dokáže navrhovat proteiny buď opakovaným vylepšováním jednoduchých výzev, nebo vyplňováním mezer mezi vybranými částmi existující struktury (Věda2022, DOI:10.1126/science.abn2100).Tým také představil nový program ProteinMPNN, který může vycházet z navržených 3D tvarů a sestav více proteinových podjednotek a poté určit aminokyselinové sekvence potřebné k jejich efektivní výrobě (Věda2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Tyto biochemicky důvtipné algoritmy by mohly pomoci vědcům při vytváření plánů pro umělé proteiny, které by mohly být použity v nových biomateriálech a léčivech.
Kredit: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
Algoritmy strojového učení pomáhají vědcům vymýšlet nové proteiny s ohledem na specifické funkce.
Jak rostou ambice počítačových chemiků, rostou i počítače používané k simulaci molekulárního světa.V Oak Ridge National Laboratory (ORNL) chemici poprvé nahlédli do jednoho z nejvýkonnějších superpočítačů, jaký byl kdy postaven.Exascale superpočítač ORNL, Frontier, je jedním z prvních strojů, které počítají více než 1 quintillion plovoucích operací za sekundu, což je jednotka výpočetní aritmetiky.Tato výpočetní rychlost je asi třikrát rychlejší než u úřadujícího šampióna, superpočítače Fugaku v Japonsku.V příštím roce plánují další dvě národní laboratoře uvedení exascale počítačů v USA.Nadměrný počítačový výkon těchto nejmodernějších strojů umožní chemikům simulovat ještě větší molekulární systémy a v delších časových intervalech.Data shromážděná z těchto modelů by mohla pomoci výzkumníkům posouvat hranice toho, co je v chemii možné, tím, že zmenší propast mezi reakcemi v baňce a virtuálními simulacemi používanými k jejich modelování.„Jsme v bodě, kdy se můžeme začít skutečně ptát, co chybí v našich teoretických metodách nebo modelech, které by nás přiblížily tomu, co nám experiment říká, že je skutečné,“ Theresa Windus, počítačová chemička z Iowy. Státní univerzita a vedoucí projektu s Exascale Computing Project, řekl C&EN v září.Simulace běžící na počítačích exascale by mohly pomoci chemikům vynalézt nové zdroje paliva a navrhovat nové materiály odolné vůči klimatu.
Po celé zemi, v Menlo Park v Kalifornii, se instaluje národní akcelerátorová laboratoř SLACsuper cool upgrady na Linac Coherent Light Source (LCLS)to by mohlo chemikům umožnit nahlédnout hlouběji do ultrarychlého světa atomů a elektronů.Zařízení je postaveno na 3 km lineárním urychlovači, jehož části jsou chlazeny kapalným héliem až na 2 K, aby se vytvořil typ superjasného, superrychlého světelného zdroje nazývaného rentgenový laser s volnými elektrony (XFEL).Chemici použili silné pulzy těchto přístrojů k vytvoření molekulárních filmů, které jim umožnily sledovat nesčetné procesy, jako je tvorba chemických vazeb a fotosyntetické enzymy, které budou fungovat."Ve femtosekundovém záblesku můžete vidět, jak atomy stojí, jednotlivé atomové vazby se lámou," řekla v červenci pro C&EN Leora Dresselhaus-Marais, materiálová vědkyně se společnými schůzkami na Stanfordské univerzitě a SLAC.Upgrady na LCLS také vědcům umožní lépe vyladit energii rentgenového záření, až budou nové schopnosti dostupné začátkem příštího roku.
Kredit: SLAC National Accelerator Laboratory
Rentgenový laser SLAC National Accelerator Laboratory je postaven na 3 km lineárním urychlovači v Menlo Park v Kalifornii.
Letos vědci také viděli, jak mocný by mohl být dlouho očekávaný vesmírný teleskop Jamese Webba (JWST) pro odhaleníchemická složitost našeho vesmíru.NASA a její partneři – Evropská vesmírná agentura, Kanadská vesmírná agentura a Space Telescope Science Institute – již zveřejnili desítky snímků, od oslnivých portrétů hvězdných mlhovin až po elementární otisky prstů starověkých galaxií.Infračervený dalekohled v hodnotě 10 miliard dolarů je vybaven sadami vědeckých přístrojů navržených k prozkoumání hluboké historie našeho vesmíru.Již desítky let ve výrobě JWST překonal očekávání svých inženýrů tím, že pořídil snímek vířící galaxie, jak se objevila před 4,6 miliardami let, doplněný spektroskopickými podpisy kyslíku, neonu a dalších atomů.Vědci také měřili známky zapařených mraků a oparu na exoplanetě a poskytli data, která by mohla pomoci astrobiologům hledat potenciálně obyvatelné světy mimo Zemi.
Čas odeslání: únor-07-2023