Wissenschaftler demonstrieren die Berechnung von chemischen Reservoirs mit Hilfe der Formose-Reaktion

13. Juli 2024 Funktion

Dieser Artikel wurde gemäß dem Redaktionsprozess und den Richtlinien von Science X überprüft. Die Herausgeber haben die folgenden Merkmale hervorgehoben, während sie die Glaubwürdigkeit des Inhalts sicherstellen:

• Faktencheck
• Peer-Review-Veröffentlichung
• Vertrauenswürdige Quelle
• Lektorat

von Tejasri Gururaj, Phys.org

Forscher des Instituts für Moleküle und Materialien an der Radboud Universität in den Niederlanden haben gezeigt, dass ein komplexes selbstorganisierendes chemisches Reaktionsnetzwerk verschiedene Rechenaufgaben erfüllen kann, wie zum Beispiel nichtlineare Klassifikation und Vorhersage komplexer Dynamiken.

Das Gebiet des Molekül-Computings interessiert Forscher, die die Rechenleistung chemischer und biologischer Systeme nutzen möchten. In diesen Systemen fungieren chemische Reaktionen oder molekulare Prozesse als Reservoircomputer, die Eingaben in hochdimensionale Ausgaben transformieren.

Die Forschung, die in Nature veröffentlicht wurde, wurde von Prof. Wilhelm Huck von der Radboud Universität geleitet.

Forscher haben das Potenzial chemischer und biologischer Netzwerke genutzt, um ihre komplexen Rechenfähigkeiten zu erforschen. Die Implementierung von Molekül-Computing birgt jedoch Herausforderungen in Bezug auf Engineering und Design.

Statt zu versuchen, molekulare Systeme zu konstruieren, um spezifische Rechenaufgaben auszuführen, untersuchen Prof. Huck und sein Team, wie natürlicherweise komplexe chemische Systeme emergente Recheneigenschaften aufweisen können.

„Ich bin sehr interessiert an den chemischen Triebkräften, die zur Entstehung des Lebens geführt haben. In diesem Zusammenhang suchen wir nach Mechanismen, durch die die chemische Evolution die Eigenschaften komplexer Reaktionsgemische formen kann. Diese Forschung hat uns veranlasst zu überlegen, wie molekulare Systeme Informationen verarbeiten können“, erklärte er gegenüber Phys.org.

Die Formose-Reaktion ist eine chemische Reaktion, die Zucker aus Formaldehyd in Gegenwart eines Katalysators, Calciumhydroxid, herstellt. Diese Reaktion wurde aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften ausgewählt.

Prof. Huck erklärte: „Obwohl Chemie für Außenstehende komplex erscheinen mag, sind die meisten Reaktionsabläufe eher linear. Die Formose-Reaktion ist das einzige Beispiel eines selbstorganisierenden Reaktionsnetzwerks mit einer stark nichtlinearen Topologie, das zahlreiche positive und negative Rückkopplungsschleifen enthält.“

Anders ausgedrückt, die Reaktion ist nicht geradlinig und erzeugt mehrere Zwischenverbindungen, die weiter reagieren, um neue Verbindungen zu bilden. Diese dynamischen Reaktionen können zu einer vielfältigen Reihe von chemischen Spezies führen und sind nichtlinearer Natur.

Zusätzlich enthält das Netzwerk positive Rückkopplungsschleifen, die Reaktionsergebnisse verstärken, und negative Rückkopplungsschleifen, die Reaktionsergebnisse dämpfen.

Das Netzwerk wird als „selbstorganisierend“ bezeichnet, da es sich natürlich entwickelt und auf die chemischen Eingaben reagiert, ohne dass externe Interventionen erforderlich sind, und eine vielfältige Palette von Ausgaben produziert.

Die Rechenfähigkeiten ergeben sich aus den inhärenten Eigenschaften des Netzwerks, anstatt explizit programmiert zu werden, was die Rechenoperation sehr flexibel macht.

Die Forscher verwendeten einen kontinuierlich betriebenen Rührkesselreaktor (CSTR), um die Formose-Reaktion zu implementieren. Die Konzentrationen der vier Reaktanten – Formaldehyd, Dihydroxyaceton, Natriumhydroxid und Calciumchlorid – werden gesteuert, um das Verhalten des Reaktionsnetzwerks zu modulieren.

Das Ausgangsmolekül wird mithilfe eines Massenspektrometers identifiziert, was es ihnen ermöglicht, bis zu 10^6 Moleküle zu verfolgen. Diese Einrichtung kann zur Durchführung von Berechnungen verwendet werden, wobei die Konzentrationen der Reaktanten den Eingabewert für jede Funktion darstellen, die berechnet werden muss.

Aber zunächst muss das System trainiert werden, um das Ergebnis dieser Berechnung zu finden, was mit einem Satz Gewichte erfolgt.

„Wir müssen einen Satz Gewichte finden, der die Spuren im Massenspektrometer in den richtigen Wert der Berechnung umwandelt. Dies ist ein lineares Regressionsproblem und einfach zu berechnen. Ist dies einmal erledigt, berechnet der Reservoircomputer das Ergebnis für diese Funktion für jeden neuen Eingang“, erklärte Prof. Huck.

Die Gewichte sind Koeffizienten, die den Einfluss jedes Eingangs auf den Ausgang bestimmen. Dieser Trainingsschritt ist wesentlich, da er dem Reservoir ermöglicht zu lernen und vorherzusagen, wie sich Änderungen der Eingaben auf den Ausgang auswirken, damit er den Ausgang für einen neuen Satz von Eingaben vorhersagen kann.

Die Forscher verwendeten den Reservoircomputer, um mehrere Aufgaben zu erledigen. Die erste bestand darin, nichtlineare Klassifikationsaufgaben auszuführen. Der Reservoircomputer konnte alle Booleschen Logikgatter emulieren und sogar komplexere Klassifikationen wie XOR, Checker, Kreise und Sinusfunktionen bewältigen.

Das Team zeigte auch, dass es das Verhalten eines komplexen Stoffwechselnetzwerkmodells von E. coli vorhersagen konnte, wobei sowohl lineare als auch nichtlineare Reaktionen auf schwankende Eingaben über verschiedene Konzentrationsbereiche genau erfasst wurden.