Masivni alati unaprijedili su veliku kemiju u 2022. godini. Gigantski skupovi podataka i kolosalni instrumenti pomogli su znanstvenicima da se ove godine pozabave kemijom u gigantskim razmjerima.

Masivni alati unaprijedili su veliku kemiju u 2022. godini

Gigantski skupovi podataka i kolosalni instrumenti pomogli su znanstvenicima da se ove godine pozabave kemijom u ogromnim razmjerima

poAriana Remmel

Zasluge: Oak Ridge Leadership Computing Facility u ORNL-u

Superračunalo Frontier u Nacionalnom laboratoriju Oak Ridge prvo je iz nove generacije strojeva koji će kemičarima pomoći u molekularnim simulacijama koje su složenije nego ikad prije.

Znanstvenici su 2022. godine napravili velika otkrića s pomoću supervelikih alata. Nadovezujući se na nedavni trend kemijski kompetentne umjetne inteligencije, istraživači su napravili velike korake, učeći računala predviđati strukture proteina u neviđenim razmjerima. U srpnju je tvrtka DeepMind u vlasništvu Alphabeta objavila bazu podataka koja sadrži strukturegotovo svi poznati proteini—više od 200 milijuna pojedinačnih proteina iz preko 100 milijuna vrsta — kako je predvidio algoritam strojnog učenja AlphaFold. Zatim je u studenom tehnološka tvrtka Meta demonstrirala svoj napredak u tehnologiji predviđanja proteina pomoću algoritma umjetne inteligencije pod nazivomESMFoldU studiji prije tiska koja još nije recenzirana, istraživači Mete izvijestili su da njihov novi algoritam nije toliko točan kao AlphaFold, ali je brži. Povećana brzina značila je da su istraživači mogli predvidjeti 600 milijuna struktura u samo 2 tjedna (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Biolozi s Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Washingtonu (UW) pomažuproširiti biokemijske mogućnosti računala izvan prirodnih predložakaučeći strojeve da predlažu prilagođene proteine ​​od nule. David Baker sa Sveučilišta Wisconsin i njegov tim stvorili su novi alat umjetne inteligencije koji može dizajnirati proteine ​​iterativnim poboljšanjem jednostavnih uputa ili popunjavanjem praznina između odabranih dijelova postojeće strukture (Znanost2022., DOI:10.1126/znanost.abn2100). Tim je također predstavio novi program, ProteinMPNN, koji može započeti s dizajniranim 3D oblicima i sklopovima više proteinskih podjedinica, a zatim odrediti aminokiselinske sekvence potrebne za njihovu učinkovitu izradu (Znanost2022., DOI:10.1126/znanost.add2187;10.1126/znanost.add1964). Ovi biokemijski napredni algoritmi mogli bi pomoći znanstvenicima u izgradnji nacrta za umjetne proteine ​​koji bi se mogli koristiti u novim biomaterijalima i farmaceutskim proizvodima.

Zasluge: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design

Algoritmi strojnog učenja pomažu znanstvenicima da osmisle nove proteine ​​imajući na umu specifične funkcije.

Kako rastu ambicije računalnih kemičara, rastu i računala koja se koriste za simulaciju molekularnog svijeta. U Nacionalnom laboratoriju Oak Ridge (ORNL) kemičari su prvi put imali priliku vidjeti jedno od najmoćnijih superračunala ikad izgrađenih.ORNL-ovo egzaskalno superračunalo, Frontier, je među prvim strojevima koji izračunavaju više od 1 kvintilijuna lebdećih operacija u sekundi, što je jedinica računalne aritmetike. Ta računalna brzina je otprilike tri puta veća od aktualnog prvaka, superračunala Fugaku u Japanu. U sljedećoj godini, još dva nacionalna laboratorija planiraju predstaviti egzaskalna računala u SAD-u. Izvanredna računalna snaga ovih najsuvremenijih strojeva omogućit će kemičarima simuliranje još većih molekularnih sustava i na duljim vremenskim skalama. Podaci prikupljeni iz tih modela mogli bi pomoći istraživačima da pomiču granice onoga što je moguće u kemiji smanjenjem jaza između reakcija u tikvici i virtualnih simulacija koje se koriste za njihovo modeliranje. „Došli smo do točke u kojoj možemo početi stvarno postavljati pitanja o tome što nedostaje našim teorijskim metodama ili modelima što bi nas približilo onome što nam eksperiment govori da je stvarno“, rekla je u rujnu za C&EN Theresa Windus, računalna kemičarka na Sveučilištu Iowa State i voditeljica projekta Exascale Computing Project. Simulacije provedene na egzaskalnim računalima mogle bi pomoći kemičarima u izumu novih izvora goriva i dizajniranju novih materijala otpornih na klimu.

Diljem zemlje, u Menlo Parku u Kaliforniji, Nacionalni laboratorij za akceleratore SLAC instalirasuperkul nadogradnje Linac koherentnog izvora svjetlosti (LCLS)što bi kemičarima moglo omogućiti dublji uvid u ultrabrzi svijet atoma i elektrona. Objekt je izgrađen na linearnom akceleratoru od 3 km, čiji se dijelovi hlade tekućim helijem do 2 K, kako bi se proizvela vrsta supersjajnog, superbrzog izvora svjetlosti nazvanog rendgenski laser sa slobodnim elektronima (XFEL). Kemičari su koristili snažne impulse instrumenata za izradu molekularnih filmova koji su im omogućili promatranje bezbrojnih procesa, poput stvaranja kemijskih veza i rada fotosintetskih enzima. „U femtosekundnom bljesku možete vidjeti atome kako stoje, kako se pojedinačne atomske veze prekidaju“, rekla je u srpnju za C&EN Leora Dresselhaus-Marais, znanstvenica za materijale sa zajedničkim imenovanjima na Sveučilištu Stanford i SLAC. Nadogradnje LCLS-a također će omogućiti znanstvenicima bolje podešavanje energija rendgenskih zraka kada nove mogućnosti postanu dostupne početkom sljedeće godine.

Zasluge: Nacionalni laboratorij za akceleratore SLAC-a

Rendgenski laser Nacionalnog laboratorija za akceleratore SLAC izgrađen je na linearnom akceleratoru od 3 km u Menlo Parku u Kaliforniji.

Ove godine znanstvenici su također vidjeli koliko bi dugo očekivani svemirski teleskop James Webb (JWST) mogao biti moćan za otkrivanjekemijska složenost našeg svemiraNASA i njezini partneri - Europska svemirska agencija, Kanadska svemirska agencija i Znanstveni institut za svemirski teleskop - već su objavili desetke slika, od blistavih portreta zvjezdanih maglica do elementarnih otisaka prstiju drevnih galaksija. Infracrveni teleskop vrijedan 10 milijardi dolara opremljen je nizom znanstvenih instrumenata dizajniranih za istraživanje duboke povijesti našeg svemira. Desetljećima u nastajanju, JWST je već nadmašio očekivanja svojih inženjera snimivši sliku vrtložne galaksije kakva je izgledala prije 4,6 milijardi godina, zajedno sa spektroskopskim potpisima kisika, neona i drugih atoma. Znanstvenici su također izmjerili potpise parnih oblaka i izmaglice na egzoplanetu, pružajući podatke koji bi mogli pomoći astrobiolozima u potrazi za potencijalno nastanjivim svjetovima izvan Zemlje.