Naukowcy demonstrują obliczenia rezerwuarów chemicznych, korzystając z reakcji formozy

13 lipca 2024 cecha

Ten artykuł został przejrzany zgodnie z procesem redakcyjnym i zasadami Science X. Redaktorzy zwrócili uwagę na następujące cechy, zapewniając wiarygodność treści:

• zweryfikowane faktycznie
• publikacja z recenzją innych naukowców
• zaufane źródło
• skorygowane

przez Tejasri Gururaj , Phys.org

Naukowcy z Instytutu Molekuł i Materiałów Uniwersytetu Radboud w Holandii wykazali, że złożona sieć reakcji chemicznych samoorganizujących się może wykonywać różne zadania obliczeniowe, takie jak nieliniowa klasyfikacja i przewidywanie złożonych dynamik.

Dziedzina obliczeń molekularnych interesuje badaczy, którzy chcą wykorzystać moc obliczeniową systemów chemicznych i biologicznych. W tych systemach reakcje chemiczne lub procesy molekularne działają jako komputer rezerwuarowy, przekształcając wejścia w wyjścia o wysokiej wymiarowości.

Badania opublikowane w czasopiśmie Nature zostały prowadzone przez prof. Wilhelma Hucka z Uniwersytetu Radboud.

Naukowcy zainteresowali się potencjałem, jaki oferują sieci chemiczne i biologiczne ze względu na ich złożone zdolności obliczeniowe. Jednak wdrożenie obliczeń molekularnych stwarza wyzwania związane z inżynierią i projektowaniem.

Zamiast próbować inżynierii systemów molekularnych do wykonywania określonych zadań obliczeniowych, prof. Huck i jego zespół eksplorują, jak naturalnie złożone systemy chemiczne mogą wykazywać emergentne właściwości obliczeniowe.

„Bardzo interesują mnie chemiczne siły napędowe, które doprowadziły do powstania życia. W tym kontekście szukamy mechanizmów, dzięki którym ewolucja chemiczna może kształtować właściwości złożonych mieszanek reakcyjnych. Te badania skłoniły nas do zastanowienia się, w jaki sposób systemy molekularne mogą przetwarzać informacje” - wyjaśnił on dla Phys.org.

Reakcja formozy to reakcja chemiczna, która syntetyzuje cukry z formaldehydu w obecności katalizatora, wodorotlenku wapnia. Reakcja ta została wybrana ze względu na jej unikalne właściwości.

Prof. Huck wyjaśnił: „Mimo że chemia może wydawać się złożona dla osób postronnych, większość sekwencji reakcji jest raczej liniowa. Reakcja formozy jest jedynym przykładem sieci reakcji samoorganizujących się o bardzo nieliniowej topologii, zawierającej liczne pętle sprzężeń zwrotnych pozytywnych i negatywnych”.

Innymi słowy, reakcja nie jest prosta i produkuje wiele związków pośrednich, które reagują dalej, tworząc nowe związki. Te dynamiczne reakcje mogą prowadzić do różnorodnego zestawu gatunków chemicznych i są nieliniowe pod względem natury.

Dodatkowo, sieć zawiera pętle sprzężeń zwrotnych pozytywnych, które wzmagają wyniki reakcji, oraz pętle sprzężeń zwrotnych negatywnych, które łagodzą wyniki reakcji.

Sieć znana jest jako „samoorganizująca się”, ponieważ naturalnie ewoluuje i reaguje na wejścia chemiczne bez konieczności zewnętrznej interwencji, produkcji różnorodnego zakresu wyjść.

Moc obliczeniowa wynika z właściwości wewnętrznych sieci, a nie jest ona programowana w sposób wyraźny, co sprawia, że obliczenia są bardzo elastyczne.

Naukowcy użyli ciągłego reaktora z mieszaniem (CSTR) do zaimplementowania reakcji formozy. Stężenia czterech substratów wejściowych - formaldehydu, dihydroksyacetonu, wodorotlenku sodu i chlorku wapnia - są kontrolowane, aby modyfikować zachowanie sieci reakcji.

Molekuła wyjściowa jest identyfikowana za pomocą spektrometru masowego, co pozwala śledzić aż do 10^6 cząsteczek. To ustawienie można wykorzystać do dokonywania obliczeń, przy czym stężenia substratów stanowią wartości wejściowe dla dowolnej funkcji, która ma zostać obliczona.

Najpierw jednak system musi być przeszkolony, aby znaleźć wynik tego obliczenia, co jest wykonywane za pomocą zestawu wag.

„Musimy znaleźć zestaw wag, który przekształca ślady w spektrometrze masowym na poprawną wartość obliczenia. To problem regresji liniowej i jest obliczeniowo prosty. Po wykonaniu tego, komputer rezerwuarowy oblicza wynik tej funkcji dla dowolnego nowego wejścia” - wyjaśnił prof. Huck.

Wagi to współczynniki określające wpływ każdego wejścia na wyjście. Ten krok treningowy jest istotny, ponieważ pozwala rezerwowi na uczenie się i przewidywanie, jak zmiany wejścia wpływają na wyjście, aby móc przewidzieć wynik dla nowego zestawu wejść.

Naukowcy wykorzystali komputer rezerwuarowy do wykonania kilku zadań. Pierwsze polegało na wykonywaniu zadań klasyfikacji nieliniowej. Komputer rezerwuarowy mógł emulować wszystkie bramki logiczne Boole'a, a nawet poradzić sobie z bardziej złożonymi klasyfikacjami takimi jak XOR, szachownice, koła i funkcje sinusoidalne.

Zespół pokazał również, że był w stanie przewidzieć zachowanie się złożonego modelu metabolicznego sieci E. coli, dokładnie ujmując zarówno liniowe, jak i nieliniowe reakcje na zmiennych wejściach w różnych zakresach stężeń.