Pakakas-pakakas masif majukeun kimia anu ageung dina taun 2022. Set data raksasa sareng instrumen kolosal ngabantosan para ilmuwan ngungkulan kimia dina skala raksasa taun ieu.

Pakakas-pakakas masif majukeun kimia ageung dina taun 2022

Set data raksasa sareng instrumen kolosal ngabantosan para ilmuwan ngungkulan kimia dina skala raksasa taun ieu.

kuAriana Remmel

Kiridit: Fasilitas Komputasi Kapamingpinan Oak Ridge di ORNL

Superkomputer Frontier di Laboratorium Nasional Oak Ridge mangrupikeun anu munggaran tina generasi mesin énggal anu bakal ngabantosan ahli kimia ngalaksanakeun simulasi molekuler anu langkung rumit tibatan sateuacanna.

Para ilmuwan ngadamel panemuan ageung nganggo alat-alat anu ukuranana ageung dina taun 2022. Ngawangun kana tren kecerdasan jieunan anu kompeten sacara kimiawi anyar, para panaliti ngadamel léngkah anu ageung, ngajarkeun komputer pikeun ngaduga struktur protéin dina skala anu teu acan pernah aya. Dina bulan Juli, perusahaan milik Alphabet DeepMind nerbitkeun database anu ngandung strukturampir sadaya protéin anu dipikanyaho—200 juta langkung protéin individu ti langkung ti 100 juta spésiés—sakumaha anu diprediksi ku algoritma pembelajaran mesin AlphaFold. Teras, dina bulan Nopémber, perusahaan téknologi Meta nunjukkeun kamajuanana dina téknologi prediksi protéin nganggo algoritma AI anu disebutESMFoldDina hiji studi pra-cetak anu tacan diulas ku peer-review, para panalungtik Meta ngalaporkeun yén algoritma anyarna henteu saakurat AlphaFold tapi langkung gancang. Kagancangan anu ningkat hartosna para panalungtik tiasa ngaduga 600 juta struktur ngan ukur dina 2 minggu (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Ahli biologi di Sakola Kedokteran Universitas Washington (UW) nuju ngabantosanngalegaan kamampuan biokimia komputer saluareun citakan alamku cara ngajarkeun mesin pikeun ngajukeun protéin anu dijieun khusus ti mimiti. David Baker ti UW sareng timna nyiptakeun alat AI énggal anu tiasa ngarancang protéin ku cara ningkatkeun sacara iteratif dina pituduh saderhana atanapi ku cara ngeusian lolongkrang antara bagian anu dipilih tina struktur anu tos aya (Élmu2022, DOI:10.1126/sains.abn2100). Tim éta ogé ngaluncurkeun program énggal, ProteinMPNN, anu tiasa dimimitian tina bentuk 3D anu dirancang sareng rakitan sababaraha subunit protéin teras nangtukeun runtuyan asam amino anu diperyogikeun pikeun ngadamelna sacara efisien (Élmu2022, DOI:10.1126/sains.add2187;10.1126/sains.add1964Algoritma anu pinter sacara biokimia ieu tiasa ngabantosan para ilmuwan dina ngawangun cetak biru pikeun protéin jieunan anu tiasa dianggo dina biomaterial sareng farmasi énggal.

Kiridit: Ian C. Haydon/Institut Desain Protéin UW

Algoritma pembelajaran mesin ngabantosan para ilmuwan ngabayangkeun protéin énggal kalayan fungsi khusus.

Sabot ambisi kimiawan komputasi beuki ningkat, kitu ogé komputer anu dianggo pikeun simulasi dunya molekuler. Di Laboratorium Nasional Oak Ridge (ORNL), para kimiawan ningali heula salah sahiji superkomputer anu pangkuatna anu kantos diwangun.Superkomputer exascale ORNL, Frontier, mangrupikeun salah sahiji mesin munggaran anu ngitung langkung ti 1 kuintiliun operasi ngambang per detik, hiji unit aritmatika komputasi. Laju komputasi éta sakitar tilu kali langkung gancang tibatan juara bertahan, superkomputer Fugaku di Jepang. Dina taun payun, dua laboratorium nasional deui ngarencanakeun pikeun debut komputer exascale di AS. Kakuatan komputer anu ageung tina mesin-mesin canggih ieu bakal ngamungkinkeun para ahli kimia pikeun simulasi sistem molekuler anu langkung ageung sareng dina skala waktos anu langkung lami. Data anu dikumpulkeun tina modél éta tiasa ngabantosan para panaliti ngadorong wates naon anu mungkin dina kimia ku cara ngaheureutan celah antara réaksi dina labu sareng simulasi virtual anu dianggo pikeun modélna. "Urang aya dina titik dimana urang tiasa ngamimitian naroskeun patarosan ngeunaan naon anu leungit tina metode atanapi modél téoritis urang anu bakal ngajantenkeun urang langkung caket kana naon anu dicarioskeun ku ékspérimén ka urang nyata," saur Theresa Windus, ahli kimia komputasi di Iowa State University sareng pamimpin proyék sareng Exascale Computing Project, ka C&EN dina bulan Séptémber. Simulasi anu dijalankeun dina komputer exascale tiasa ngabantosan para ahli kimia nimukeun sumber bahan bakar énggal sareng ngarancang bahan énggal anu tahan iklim.

Di sakuliah nagara, di Menlo Park, California, Laboratorium Akselerator Nasional SLAC nuju masangpamutahiran super keren pikeun Linac Coherent Light Source (LCLS)anu tiasa ngamungkinkeun para ahli kimia pikeun nalungtik langkung jero kana dunya atom sareng éléktron anu ultra gancang. Fasilitas ieu diwangun dina akselerator linier 3 km, anu bagian-bagianna didinginkan ku hélium cair dugi ka 2 K, pikeun ngahasilkeun jinis sumber cahaya super gancang anu super terang anu disebut laser éléktron bébas sinar-X (XFEL). Para ahli kimia parantos nganggo pulsa anu kuat tina instrumen pikeun ngadamel pilem molekuler anu ngamungkinkeun aranjeunna ningali rupa-rupa prosés, sapertos ngabentuk beungkeut kimia sareng énzim fotosintésis anu tiasa dianggo. "Dina kilat femtodetik, anjeun tiasa ningali atom nangtung teu obah, beungkeut atom tunggal pegat," saur Leora Dresselhaus-Marais, élmuwan bahan anu gaduh janji gabungan di Universitas Stanford sareng SLAC, ka C&EN dina bulan Juli. Peningkatan LCLS ogé bakal ngamungkinkeun para ilmuwan pikeun nyetel énergi sinar-X kalayan langkung saé nalika kamampuan énggal sayogi awal taun payun.

Kiridit: Laboratorium Akselerator Nasional SLAC

Laser sinar-X Laboratorium Akselerator Nasional SLAC diwangun dina akselerator linier 3 km di Menlo Park, California.

Taun ieu, para ilmuwan ogé ningali kumaha kuatna Teleskop Luar Angkasa James Webb (JWST) anu parantos lami ditunggu-tunggu pikeun ngungkabkeunkompleksitas kimia alam semesta urangNASA sareng mitra-mitrana—Badan Antariksa Éropa, Badan Antariksa Kanada, sareng Institut Élmu Teleskop Antariksa—parantos ngarilis puluhan gambar, ti mimiti potret nébula béntang anu endah dugi ka sidik jari unsur galaksi kuno. Teleskop infrabeureum senilai $10 milyar ieu dilengkepan ku sakumpulan instrumen ilmiah anu dirancang pikeun ngajalajah sajarah jero alam semesta urang. Sababaraha dasawarsa dina prosés pembuatanna, JWST parantos ngaleuwihan ekspektasi para insinyurna ku cara ngarekam gambar galaksi anu muter sapertos anu katingalina 4,6 milyar taun ka pengker, lengkep sareng tanda spéktroskopi oksigén, néon, sareng atom sanésna. Para ilmuwan ogé ngukur tanda awan anu ngagas sareng kabut dina éksoplanét, nyayogikeun data anu tiasa ngabantosan para astrobiologis milarian dunya anu berpotensi dihuni di saluareun Bumi.