17:11 2022-12-05
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Descoperirea sticloasă oferă o excepție computațională cercetătorilor din diverse discipline
_ Descoperirea sticloasa ofera un avantaj computational pentru cercetătorii din diverse discipline
John Crocker se așteptase să vadă o linie plată – o pistă orizontală familiară, cu câteva vârfuri și văi ușoare –, dar diagrama de energie din fața lui sa coborât brusc în jos.
"Este o descoperire o dată în viață", spune Crocker.
"A fost ca și cum simularea ar fi căzut în mod neașteptat într-un canion adânc pe o suprafață de energie. Acest lucru a fost norocos din două motive. În primul rând, s-a dovedit a fi un schimbător de joc pentru studiul nostru asupra materialelor sticloase și, în al doilea rând, canioane similare au potențialul de a-i ajuta pe alții să se confrunte cu aceleași obstacole de calcul cu care ne confruntăm în domeniul nostru, de la informaticieni care lucrează la algoritmi de învățare automată până la bioingineri. studiind plierea proteinelor. Am ajuns să obținem rezultate semnificative pentru că am fost suficient de curioși să încercăm o metodă care nu ar fi trebuit să funcționeze. Dar a făcut-o."
The metoda este metadinamica, o abordare computațională pentru explorarea peisajelor energetice. Aplicația sa contraintuitivă este subiectul unei publicații recente în PNAS a unui grup de ingineri Penn de la Universitatea din Pennsylvania condus de Crocker, profesor și președinte al grupului de absolvenți în cadrul Departamentului de Inginerie Chimică și Biologică (CBE), împreună cu Robert Riggleman, asociat Profesor în CBE și Amruthesh Thirumalaiswamy, Ph.D. student la CBE.
Majoritatea solidelor sunt pahare (sau sticloase). Restul le categorizăm drept cristale. Aceste clasificări nu se limitează la sticlă sau cristal, așa cum le-am putea imagina, ci indică în schimb modul în care sunt aranjați atomii din orice solid. Cristalele au structuri atomice îngrijite, repetitive. Ochelarii sunt însă amorfi. Atomii și moleculele lor capătă un număr mare de configurații dezordonate.
Configurațiile sticloase se blochează în timp ce urmăresc – așa cum fac toate sistemele – stările lor cele mai stabile și cele mai scăzute de energie. Având suficient timp, ochelarii se vor relaxa încă foarte lent în energie, dar atomii lor dezordonați fac din acest proces un proces lent și dificil.
Ochelarii cu energie scăzută, stabili sau „ochelarii ideali” sunt cheia unei depozit de cunoștințe pe care cercetătorii sunt dornici să îl deblocheze.
Căutând să înțeleagă și, în cele din urmă, să reproducă condițiile materialelor sticloase care depășesc obstacolele propriilor ciudățeni atomice, oamenii de știință folosesc atât abordări experimentale, cât și teoretice.
Laboratoarele au, de exemplu, topit și răcit din nou chihlimbarul fosilizat pentru a dezvolta procese de recreare a efectelor încurajatoare pe care milioane de ani le-au avut asupra urmăririi sticloase a stărilor cu energie scăzută. Echipa lui Crocker, afiliată la Institutul interdisciplinar Penn pentru Științe Computaționale (PICS), explorează structurile fizice cu modele matematice.
„Folosim modele de calcul pentru a simula pozițiile și mișcările atomilor în diferite pahare”. spune Thirumalaiswamy. „Pentru a ține evidența particulelor unui material, care sunt atât de numeroase și dinamice încât sunt imposibil de vizualizat în trei dimensiuni, trebuie să le reprezentăm matematic în spații virtuale de dimensiuni mari. Dacă avem 300 de atomi, de exemplu, avem nevoie de pentru a le reprezenta în 900 de dimensiuni. Numim aceste peisaje energetice. Apoi investigăm peisajele, navigându-le aproape ca niște exploratori.”
În aceste modele de calcul, puncte de configurare unică, rezumate ale mișcării atomice, spun povestea. ale nivelurilor de energie ale unui pahar. Acestea arată unde s-a blocat un pahar și unde ar fi putut atinge o stare de energie scăzută.
Problema este că până acum, cercetătorii nu au reușit să navigheze pe peisaje suficient de eficient pentru a găsi aceste cazuri rare de stabilitate.
„Majoritatea studiilor fac plimbări aleatorii în jurul peisajelor cu dimensiuni mari la un cost de calcul enorm. Ar fi nevoie de o perioadă infinită de timp pentru a găsi ceva de interes. Peisajele sunt imense, iar aceste plimbări sunt repetitive, irosind multe cantități de timp fixate într-o singură stare înainte de a trece la următoarea", spune Riggleman.
Și așa, au riscat să încerce metadinamica, o metodă care părea destinată să eșueze.
Metadinamica este o strategie algoritmică dezvoltată pentru a explora întregul peisaj și pentru a evita repetarea. Se atribuie o penalizare pentru întoarcerea de două ori în același loc. Metadinamica nu funcționează niciodată în spații dimensionale înalte, deoarece durează prea mult timp pentru a construi penalizările, anulând potențialul de eficiență al strategiei.
Cu toate acestea, în timp ce cercetătorii au urmărit tendința lor în scădere a energiei de configurare, și-au dat seama că reușise.
„Nu am fi putut ghici, dar peisajele s-au dovedit a avea aceste canioane cu podele care sunt doar bidimensionale sau tridimensionale”, spune Crocker. „Algoritmul nostru a căzut la propriu. Am găsit configurații cu energie scăzută care apar în mod regulat în mai multe pahare diferite, cu o metodă despre care credem că ar putea fi revoluționară și pentru alte discipline.”
Potențialele aplicații ale canioanelor Crocker Lab. sunt foarte variate.
În cele două decenii de când Proiectul Genomului Uman și-a terminat cartografierea, oamenii de știință au folosit modele de calcul pentru a plia secvențele de peptide în proteine. Proteinele care se pliază bine în natură au găsit, prin evoluție, modalități de a explora stările cu energie scăzută, analoge cu cele ale ochelarilor ideali.
Studiile teoretice ale proteinelor folosesc peisaje energetice pentru a afla despre procesele de pliere care creează funcționalitatea. (sau disfuncționale) fundații pentru sănătatea biologică. Cu toate acestea, măsurarea acestor structuri necesită timp, bani și energie pe care oamenii de știință și populațiile pe care doresc să le deservească nu trebuie să le pregătească. Blocați de aceleași ineficiențe computaționale cu care se confruntă cercetătorii materialelor sticloase, oamenii de știință în genomi pot găsi succese similare cu abordările bazate pe metadinamică, accelerând ritmul cercetării medicale.
Procesele de învățare automată au multe în comun cu plimbările aleatorii. în spațiu dimensional înalt. Antrenarea inteligenței artificiale necesită o cantitate enormă de timp și putere de calcul și are un drum lung de parcurs în ceea ce privește precizia predictivă.
O rețea neuronală trebuie să „vadă”, de exemplu, mii până la milioane de fețe în pentru a dobândi suficientă abilitate pentru recunoașterea facială. Cu un proces de calcul mai strategic, învățarea automată ar putea deveni mai rapidă, mai ieftină și mai accesibilă. Algoritmul metadinamic poate avea potențialul de a depăși nevoia de seturi de date uriașe și costisitoare tipice procesului.
Acest lucru nu numai că ar oferi soluții pentru eficiența industriei, dar ar putea, de asemenea, să democratizeze AI, permițând oamenilor cu modeste resurse pentru a-și face propria pregătire și dezvoltare.
„Presumăm că peisajele din aceste domenii diferite au structuri geometrice similare cu ale noastre”, spune Crocker. „Bănuim că ar putea exista un motiv matematic profund pentru care există aceste canioane și ele pot fi prezente în aceste alte sisteme înrudite. Aceasta este invitația noastră; așteptăm cu nerăbdare dialogul pe care îl începe.”
Comentarii:
Adauga Comentariu