Científicos demuestran la computación de reservorios químicos utilizando la reacción de formosa.
13 de julio de 2024
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por Tejasri Gururaj, Phys.org
Investigadores del Instituto de Moléculas y Materiales de la Universidad de Radboud, en los Países Bajos, han demostrado que una red química compleja autoorganizadora puede realizar varias tareas computacionales, como clasificación no lineal y predicción de dinámicas complejas.
El campo de la computación molecular interesa a los investigadores que desean aprovechar el poder computacional de los sistemas químicos y biológicos. En estos sistemas, las reacciones químicas o procesos moleculares actúan como la computadora de depósito, transformando las entradas en salidas de alta dimensión.
La investigación, publicada en Nature, fue liderada por el Prof. Wilhelm Huck de la Universidad de Radboud.
Los investigadores han explorado el potencial que ofrecen las redes químicas y biológicas debido a sus complejas capacidades computacionales. Sin embargo, la implementación de la computación molecular ha presentado desafíos en términos de ingeniería y diseño.
En lugar de intentar diseñar sistemas moleculares para realizar tareas computacionales específicas, el Prof. Huck y su equipo están explorando cómo los sistemas químicos naturalmente complejos pueden exhibir propiedades computacionales emergentes.
'Estoy muy interesado en las fuerzas impulsoras químicas que llevaron al origen de la vida. En este contexto, estamos buscando mecanismos mediante los cuales la evolución química puede moldear las propiedades de mezclas de reacciones complejas. Esta investigación nos llevó a considerar cómo los sistemas moleculares pueden procesar información', explicó a Phys.org.
La reacción formosa es una reacción química que sintetiza azúcares a partir de formaldehído en presencia de un catalizador, hidróxido de calcio. Esta reacción fue elegida debido a sus propiedades únicas.
El Prof. Huck explicó, 'Aunque la química puede parecer compleja para los no iniciados, la mayoría de las secuencias de reacciones son bastante lineales. La reacción formosa es el único ejemplo de una red de reacción autoorganizadora con una topología altamente no lineal, que contiene numerosos bucles de retroalimentación positiva y negativa'.
En otras palabras, la reacción no es directa y produce múltiples compuestos intermedios que reaccionan para formar nuevos compuestos. Estas reacciones dinámicas pueden resultar en un conjunto diverso de especies químicas y son no lineales por naturaleza.
Además, la red incluye bucles de retroalimentación positiva que amplifican los resultados de la reacción, y bucles de retroalimentación negativa que amortiguan los resultados de la reacción.
La red es conocida como 'autoorganizadora' porque evoluciona y reacciona a las entradas químicas sin necesidad de intervención externa, produciendo una amplia gama de salidas.
Las capacidades computacionales surgen de las propiedades inherentes de la red en lugar de estar programadas explícitamente, lo que hace que la computación sea muy flexible.
Los investigadores utilizaron un reactor de tanque agitado continuo (CSTR) para implementar la reacción formosa. Las concentraciones de entrada de cuatro reactivos: formaldehído, dihidroxiacetona, hidróxido de sodio y cloruro de calcio, se controlan para modular el comportamiento de la red de reacción.
La molécula de salida se identifica utilizando un espectrómetro de masas, lo que les permite rastrear hasta 10^6 moléculas. Esta configuración se puede utilizar para hacer cálculos, con las concentraciones de reactivos siendo el valor de entrada de cualquier función que deba ser calculada.
Pero primero, el sistema debe ser entrenado para encontrar el resultado de esta computación, que se realiza utilizando un conjunto de pesos.
'Necesitamos encontrar un conjunto de pesos que convierta las trazas en el espectrómetro de masas en el valor correcto de la computación. Este es un problema de regresión lineal y es computacionalmente simple. Una vez hecho, la computadora del depósito calcula el resultado para esta función para cualquier nueva entrada', explicó el Prof. Huck.
Los pesos son coeficientes que determinan la influencia de cada entrada en la salida. Este paso de entrenamiento es esencial ya que permite que el depósito aprenda y prediga cómo los cambios en la entrada afectan la salida para poder predecir la salida para un nuevo conjunto de entradas.
Los investigadores utilizaron la computadora del depósito para realizar varias tareas. La primera fue realizar tareas de clasificación no lineal. La computadora del depósito pudo emular todas las compuertas lógicas booleanas e incluso abordar clasificaciones más complejas como XOR, damas, círculos y funciones seno.
El equipo también demostró que podía predecir el comportamiento de un modelo de red metabólica compleja de E. coli, captando de manera precisa las respuestas lineales y no lineales a entradas fluctuantes en varios rangos de concentración.
