2022년 대규모 화학 발전을 위한 대규모 도구
거대한 데이터 세트와 거대한 장비는 올해 과학자들이 화학을 대규모로 다루는 데 도움이 되었습니다.
~에 의해아리아나 렘멜
크레딧: ORNL의 Oak Ridge 리더십 컴퓨팅 시설
Oak Ridge National Laboratory의 Frontier 슈퍼컴퓨터는 화학자들이 그 어느 때보다 복잡한 분자 시뮬레이션을 수행하는 데 도움이 되는 차세대 기계 중 첫 번째입니다.
과학자들은 2022년에 초대형 도구로 큰 발견을 했습니다. 화학적으로 유능한 인공 지능의 최근 추세를 기반으로 연구원들은 전례 없는 규모로 단백질 구조를 예측하도록 컴퓨터를 가르치면서 큰 발전을 이루었습니다.7월에 Alphabet 소유 회사인 DeepMind는 다음 구조를 포함하는 데이터베이스를 게시했습니다.알려진 거의 모든 단백질— 기계 학습 알고리즘 AlphaFold에서 예측한 대로 1억 개가 넘는 종의 2억 개 이상의 개별 단백질.이어 지난 11월 테크기업 메타(Meta)라는 AI 알고리즘으로 단백질 예측 기술의 진전을 시연했다.에스엠폴드.아직 피어 리뷰를 거치지 않은 인쇄 전 연구에서 Meta 연구자들은 그들의 새로운 알고리즘이 AlphaFold만큼 정확하지는 않지만 더 빠르다고 보고했습니다.향상된 속도는 연구자들이 단 2주 만에 6억 개의 구조를 예측할 수 있음을 의미했습니다(bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
워싱턴 대학교(UW) 의과대학의 생물학자들이 도움을 주고 있습니다.자연의 템플릿을 넘어 컴퓨터의 생화학적 능력을 확장맞춤형 단백질을 처음부터 제안하도록 기계를 가르치는 것입니다.UW의 David Baker와 그의 팀은 간단한 프롬프트에서 반복적으로 개선하거나 기존 구조의 선택된 부분 사이의 간격을 채워 단백질을 설계할 수 있는 새로운 AI 도구를 만들었습니다.과학2022년, DOI:10.1126/science.abn2100).이 팀은 또한 설계된 3D 모양과 여러 단백질 서브유닛의 어셈블리에서 시작하여 이를 효율적으로 만드는 데 필요한 아미노산 서열을 결정할 수 있는 새로운 프로그램인 ProteinMPNN을 선보였습니다.과학2022년, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).이러한 생화학적으로 정통한 알고리즘은 과학자들이 새로운 생체 재료 및 의약품에 사용할 수 있는 인공 단백질에 대한 청사진을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
크레딧: Ian C. Haydon/UW 단백질 설계 연구소
기계 학습 알고리즘은 과학자들이 특정 기능을 염두에 두고 새로운 단백질을 꿈꾸도록 돕고 있습니다.
전산 화학자의 야망이 커짐에 따라 분자 세계를 시뮬레이션하는 데 사용되는 컴퓨터도 커집니다.ORNL(Oak Ridge National Laboratory)에서 화학자들은 역사상 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나를 처음으로 엿볼 수 있었습니다.ORNL의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 프론티어, 계산 산술 단위인 초당 100경 이상의 부동 연산을 계산하는 최초의 기계 중 하나입니다.그 컴퓨팅 속도는 군림하는 챔피언인 일본의 슈퍼컴퓨터 Fugaku보다 약 3배 빠릅니다.내년에는 두 개의 국립 연구소가 미국에서 엑사스케일 컴퓨터를 선보일 계획입니다.이러한 최첨단 기계의 초대형 컴퓨터 성능을 통해 화학자는 훨씬 더 큰 분자 시스템을 더 긴 시간 척도에서 시뮬레이션할 수 있습니다.이러한 모델에서 수집된 데이터는 연구원이 플라스크의 반응과 이를 모델링하는 데 사용되는 가상 시뮬레이션 사이의 간격을 좁혀 화학에서 가능한 것의 경계를 넓히는 데 도움이 될 수 있습니다.아이오와의 전산 화학자인 Theresa Windus는 "우리는 이론적 방법이나 모델에서 빠진 것이 무엇인지에 대해 실제로 질문을 시작할 수 있는 시점에 와 있습니다." State University와 Exascale Computing Project의 프로젝트 책임자는 9월에 C&EN에 말했습니다.엑사스케일 컴퓨터에서 실행되는 시뮬레이션은 화학자들이 새로운 연료원을 발명하고 새로운 기후 탄력적 재료를 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전국적으로 캘리포니아 멘로 파크에 SLAC 국립 가속기 연구소가 설치하고 있습니다.LCLS(Linac Coherent Light Source)로의 슈퍼쿨 업그레이드그것은 화학자들이 원자와 전자의 초고속 세계를 더 깊이 들여다볼 수 있게 해줍니다.이 시설은 X선 자유 전자 레이저(XFEL)라고 하는 매우 밝고 초고속 광원 유형을 생성하기 위해 액체 헬륨으로 일부를 2K까지 냉각시키는 3km 선형 가속기에 구축됩니다.화학자들은 기기의 강력한 펄스를 사용하여 화학 결합 형성 및 광합성 효소가 작동하는 것과 같은 무수한 과정을 관찰할 수 있는 분자 영화를 만들었습니다.스탠포드 대학과 SLAC에서 공동으로 근무하는 재료 과학자인 Leora Dresselhaus-Marais는 7월에 C&EN에 "펨토초 플래시에서 원자가 정지하고 단일 원자 결합이 끊어지는 것을 볼 수 있습니다."라고 말했습니다.LCLS로의 업그레이드를 통해 과학자들은 내년 초에 새로운 기능을 사용할 수 있을 때 X선 에너지를 더 잘 조정할 수 있습니다.
크레딧: SLAC 국립 가속기 연구소
SLAC 국립 가속기 연구소의 X선 레이저는 캘리포니아 멘로 파크에 있는 3km 선형 가속기에 구축되었습니다.
올해 과학자들은 또한 오랫동안 기다려온 JWST(James Webb Space Telescope)가우리 우주의 화학적 복잡성.NASA와 그 파트너인 유럽 우주국, 캐나다 우주국, 우주 망원경 과학 연구소는 이미 별 성운의 눈부신 초상화부터 고대 은하의 원소 지문에 이르기까지 수십 장의 이미지를 공개했습니다.100억 달러 규모의 적외선 망원경은 우리 우주의 깊은 역사를 탐구하도록 설계된 일련의 과학 장비로 꾸며져 있습니다.수십 년 동안 JWST는 이미 46억 년 전에 나타났던 소용돌이치는 은하의 이미지를 포착하여 엔지니어의 기대치를 능가했으며 산소, 네온 및 기타 원자의 분광 서명을 완성했습니다.과학자들은 또한 외계 행성에서 수증기 구름과 안개의 특징을 측정하여 우주생물학자들이 지구 너머 잠재적으로 거주할 수 있는 세계를 찾는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 제공했습니다.
게시 시간: 2023년 2월 7일