Les scientifiques démontrent le calcul du réservoir chimique en utilisant la réaction de formose

13 juillet 2024                  fonction

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par Tejasri Gururaj , Phys.org

Des chercheurs de l'Institut pour les Molécules et les Matériaux de l'Université Radboud, aux Pays-Bas, ont démontré qu'un réseau de réaction chimique complexe auto-organisant peut effectuer différentes tâches computationnelles, telles que la classification non linéaire et la prédiction de dynamiques complexes.

Le domaine de la computation moléculaire intéresse les chercheurs qui souhaitent exploiter la puissance computationnelle des systèmes chimiques et biologiques. Dans ces systèmes, les réactions chimiques ou les processus moléculaires agissent comme l'ordinateur de réservoir, transformant les entrées en sorties de haute dimension.

La recherche, publiée dans Nature, a été dirigée par le professeur Wilhelm Huck de l'Université Radboud.

Les chercheurs ont exploité le potentiel offert par les réseaux chimiques et biologiques en raison de leurs capacités de calcul complexes. Cependant, la mise en œuvre de la computation moléculaire présente des défis en termes d'ingénierie et de conception.

Au lieu d'essayer d'ingénier des systèmes moléculaires pour effectuer des tâches computationnelles spécifiques, le professeur Huck et son équipe explorent la manière dont des systèmes chimiques naturellement complexes peuvent exhiber des propriétés computationnelles émergentes.

« Je m'intéresse beaucoup aux forces motrices chimiques qui ont conduit à l'origine de la vie. Dans ce contexte, nous recherchons des mécanismes par lesquels l'évolution chimique peut façonner les propriétés de mélanges de réactions complexes. Cette recherche nous a amenés à considérer comment les systèmes moléculaires peuvent traiter l'information », a-t-il expliqué à Phys.org.

La réaction de formose est une réaction chimique qui synthétise des sucres à partir de formaldéhyde en présence d'un catalyseur, l'hydroxyde de calcium. Cette réaction a été choisie en raison de ses propriétés uniques.

Le professeur Huck a expliqué : « Bien que la chimie puisse sembler complexe aux non-initiés, la plupart des séquences de réactions sont plutôt linéaires. La réaction de formose est le seul exemple d'un réseau de réactions auto-organisant avec une topologie hautement non linéaire, contenant de nombreux boucles de rétroaction positives et négatives. »

En d'autres termes, la réaction n'est pas directe et produit de multiples composés intermédiaires qui réagissent ensuite pour former de nouveaux composés. Ces réactions dynamiques peuvent entraîner une gamme diversifiée d'espèces chimiques et sont de nature non linéaire.

De plus, le réseau comprend des boucles de rétroaction positives qui amplifient les résultats des réactions, et des boucles de rétroaction négatives qui atténuent les résultats des réactions.

Le réseau est appelé « auto-organisant » car il évolue naturellement et réagit aux entrées chimiques sans besoin d'intervention externe, produisant une gamme diversifiée de sorties.

Les capacités computationnelles émergent des propriétés inhérentes du réseau plutôt que d'être explicitement programmées, rendant la computation très flexible.

Les chercheurs ont utilisé un réacteur agité en continu (RAC) pour mettre en œuvre la réaction de formose. Les concentrations initiales de quatre réactifs - formaldéhyde, dihydroxyacétone, hydroxyde de sodium et chlorure de calcium - sont contrôlées pour moduler le comportement du réseau de réactions.

La molécule de sortie est identifiée à l'aide d'un spectromètre de masse, ce qui leur permet de suivre jusqu'à 106 molécules. Cette configuration peut être utilisée pour effectuer des calculs, les concentrations des réactifs étant la valeur d'entrée de toute fonction à calculer.

Mais d'abord, le système doit être formé pour trouver le résultat de cette computation, ce qui est fait en utilisant un ensemble de poids.

« Nous devons trouver un ensemble de poids qui convertit les traces dans le spectromètre de masse en la valeur correcte de la computation. C'est un problème de régression linéaire et est donc computationnellement simple. Une fois fait, l'ordinateur de réservoir calcule le résultat pour cette fonction pour toute nouvelle entrée », a expliqué le professeur Huck.

Les poids sont des coefficients qui déterminent l'influence de chaque entrée sur la sortie. Cette étape de formation est essentielle car elle permet au réservoir d'apprendre et de prédire comment les changements dans l'entrée affectent la sortie afin de prédire la sortie pour un nouvel ensemble d'entrées.

Les chercheurs ont utilisé l'ordinateur de réservoir pour effectuer plusieurs tâches. La première consistait à effectuer des tâches de classification non linéaires. L'ordinateur de réservoir pouvait émuler toutes les portes logiques booléennes et même s'attaquer à des classifications plus complexes comme XOR, les dames, les cercles et les fonctions sinus.

L'équipe a également montré qu'elle pouvait prédire le comportement d'un modèle de réseau métabolique complexe de E. coli, capturant avec précision des réponses linéaires et non linéaires à des entrées fluctuantes à travers diverses plages de concentration.