Perangkat-perangkat canggih memajukan ilmu kimia skala besar pada tahun 2022. Kumpulan data raksasa dan instrumen-instrumen kolosal membantu para ilmuwan menangani ilmu kimia dalam skala besar tahun ini.

Peralatan canggih memajukan industri kimia besar pada tahun 2022.

Kumpulan data yang sangat besar dan instrumen-instrumen raksasa membantu para ilmuwan menangani bidang kimia dalam skala besar tahun ini.

olehAriana Remmel

Sumber: Fasilitas Komputasi Kepemimpinan Oak Ridge di ORNL

Superkomputer Frontier di Laboratorium Nasional Oak Ridge adalah yang pertama dari generasi baru mesin yang akan membantu para ahli kimia melakukan simulasi molekuler yang jauh lebih kompleks dari sebelumnya.

Para ilmuwan membuat penemuan besar dengan alat-alat super canggih pada tahun 2022. Dengan memanfaatkan tren terkini kecerdasan buatan yang kompeten secara kimiawi, para peneliti membuat kemajuan besar, mengajari komputer untuk memprediksi struktur protein dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Pada bulan Juli, perusahaan DeepMind milik Alphabet menerbitkan basis data yang berisi struktur protein.hampir semua protein yang dikenal—lebih dari 200 juta protein individu dari lebih dari 100 juta spesies—seperti yang diprediksi oleh algoritma pembelajaran mesin AlphaFold. Kemudian, pada bulan November, perusahaan teknologi Meta mendemonstrasikan kemajuannya dalam teknologi prediksi protein dengan algoritma AI yang disebutESMFoldDalam sebuah studi pracetak yang belum ditinjau oleh rekan sejawat, para peneliti Meta melaporkan bahwa algoritma baru mereka tidak seakurat AlphaFold tetapi lebih cepat. Peningkatan kecepatan tersebut berarti para peneliti dapat memprediksi 600 juta struktur hanya dalam 2 minggu (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).

Para ahli biologi di Fakultas Kedokteran Universitas Washington (UW) sedang membantumemperluas kemampuan biokimia komputer melampaui pola dasar alam.dengan mengajarkan mesin untuk mengusulkan protein khusus dari awal. David Baker dari UW dan timnya menciptakan alat AI baru yang dapat mendesain protein dengan cara meningkatkan secara iteratif perintah sederhana atau dengan mengisi celah antara bagian-bagian terpilih dari struktur yang ada (Sains2022, DOI:10.1126/science.abn2100Tim tersebut juga memperkenalkan program baru, ProteinMPNN, yang dapat dimulai dari bentuk 3D yang dirancang dan susunan beberapa subunit protein, kemudian menentukan urutan asam amino yang dibutuhkan untuk membuatnya secara efisien.Sains2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964Algoritma yang mahir secara biokimia ini dapat membantu para ilmuwan dalam membangun cetak biru untuk protein buatan yang dapat digunakan dalam biomaterial dan farmasi baru.

Sumber gambar: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design

Algoritma pembelajaran mesin membantu para ilmuwan menciptakan protein baru dengan fungsi spesifik sesuai keinginan.

Seiring dengan meningkatnya ambisi para ahli kimia komputasi, komputer yang digunakan untuk mensimulasikan dunia molekuler pun ikut berkembang. Di Oak Ridge National Laboratory (ORNL), para ahli kimia mendapatkan kesempatan pertama untuk melihat salah satu superkomputer paling canggih yang pernah dibuat.Superkomputer exascale milik ORNL, Frontier., adalah salah satu mesin pertama yang mampu menghitung lebih dari 1 kuintiliun operasi floating point per detik, sebuah satuan aritmatika komputasi. Kecepatan komputasi tersebut sekitar tiga kali lebih cepat daripada juara bertahan, superkomputer Fugaku di Jepang. Tahun depan, dua laboratorium nasional lainnya berencana untuk meluncurkan komputer exascale di AS. Kekuatan komputasi yang luar biasa dari mesin-mesin canggih ini akan memungkinkan para ahli kimia untuk mensimulasikan sistem molekuler yang lebih besar dan dalam jangka waktu yang lebih lama. Data yang dikumpulkan dari model-model tersebut dapat membantu para peneliti mendorong batas-batas kemungkinan dalam kimia dengan mempersempit kesenjangan antara reaksi dalam labu dan simulasi virtual yang digunakan untuk memodelkannya. “Kita berada pada titik di mana kita dapat mulai benar-benar mengajukan pertanyaan tentang apa yang hilang dari metode atau model teoretis kita yang akan membawa kita lebih dekat dengan apa yang dikatakan eksperimen kepada kita sebagai kenyataan,” kata Theresa Windus, seorang ahli kimia komputasi di Iowa State University dan pemimpin proyek Exascale Computing Project, kepada C&EN pada bulan September. Simulasi yang dijalankan pada komputer exascale dapat membantu para ahli kimia menciptakan sumber bahan bakar baru dan merancang material baru yang tahan terhadap perubahan iklim.

Di seluruh negeri, di Menlo Park, California, Laboratorium Akselerator Nasional SLAC sedang melakukan instalasi.Peningkatan superkeren pada Linac Coherent Light Source (LCLS)Hal itu memungkinkan para ahli kimia untuk meneliti lebih dalam dunia atom dan elektron yang sangat cepat. Fasilitas ini dibangun di atas akselerator linier sepanjang 3 km, yang sebagiannya didinginkan dengan helium cair hingga 2 K, untuk menghasilkan jenis sumber cahaya super terang dan super cepat yang disebut laser elektron bebas sinar-X (XFEL). Para ahli kimia telah menggunakan pulsa kuat instrumen tersebut untuk membuat film molekuler yang memungkinkan mereka untuk mengamati berbagai proses, seperti pembentukan ikatan kimia dan kerja enzim fotosintesis. “Dalam kilatan femtodetik, Anda dapat melihat atom-atom diam, ikatan atom tunggal putus,” kata Leora Dresselhaus-Marais, seorang ilmuwan material dengan penugasan bersama di Universitas Stanford dan SLAC, kepada C&EN pada bulan Juli. Peningkatan pada LCLS juga akan memungkinkan para ilmuwan untuk lebih menyesuaikan energi sinar-X ketika kemampuan baru tersebut tersedia awal tahun depan.

Sumber: Laboratorium Akselerator Nasional SLAC

Laser sinar-X Laboratorium Akselerator Nasional SLAC dibangun di atas akselerator linier sepanjang 3 km di Menlo Park, California.

Tahun ini, para ilmuwan juga melihat betapa dahsyatnya Teleskop Luar Angkasa James Webb (JWST) yang telah lama ditunggu-tunggu dalam mengungkapkompleksitas kimiawi alam semesta kitaNASA dan para mitranya—Badan Antariksa Eropa, Badan Antariksa Kanada, dan Institut Sains Teleskop Antariksa—telah merilis puluhan gambar, mulai dari potret nebula bintang yang memukau hingga jejak unsur-unsur galaksi purba. Teleskop inframerah senilai $10 miliar ini dilengkapi dengan serangkaian instrumen ilmiah yang dirancang untuk menjelajahi sejarah mendalam alam semesta kita. Setelah puluhan tahun dalam pengembangannya, JWST telah melampaui ekspektasi para insinyurnya dengan mengambil gambar galaksi yang berputar seperti yang terlihat 4,6 miliar tahun yang lalu, lengkap dengan tanda spektroskopi oksigen, neon, dan atom lainnya. Para ilmuwan juga mengukur tanda-tanda awan uap dan kabut pada sebuah eksoplanet, memberikan data yang dapat membantu astrobiolog mencari dunia yang berpotensi layak huni di luar Bumi.