2022-يىلى چوڭ تىپتىكى قوراللار چوڭ خىمىيەنى تەرەققىي قىلدۇردى
بۇ يىل غايەت زور سانلىق مەلۇماتلار توپلىمى ۋە غايەت زور ئۈسكۈنىلەر ئالىملارغا خىمىيەنى كەڭ كۆلەمدە تەتقىق قىلىشقا ياردەم بەردى
تەرىپىدىنئارىئانا رېممېل
رەسىم مەنبەسى: ORNL دىكى Oak Ridge رەھبەرلىك ھېسابلاش مەركىزى
ئوك رىج دۆلەتلىك تەجرىبىخانىسىدىكى Frontier دەرىجىدىن تاشقىرى كومپيۇتېرى خىمىكلارنىڭ ئىلگىرىكىگە قارىغاندا تېخىمۇ مۇرەككەپ مولېكۇلا سىمۇلياتسىيەسىنى قوللىنىشىغا ياردەم بېرىدىغان يېڭى ئەۋلاد ماشىنىلارنىڭ تۇنجىسى.
ئالىملار 2022-يىلى غايەت زور قوراللار بىلەن چوڭ بايقاشلارنى قىلدى. يېقىنقى خىمىيىلىك جەھەتتىن ئىقتىدارلىق سۈنئىي ئەقىلنىڭ يۈزلىنىشىگە ئاساسلىنىپ، تەتقىقاتچىلار كومپيۇتېرلارغا مىسلى كۆرۈلمىگەن دەرىجىدە ئاقسىل قۇرۇلمىسىنى پەرەز قىلىشنى ئۆگىتىپ، زور ئىلگىرىلەشلەرنى قولغا كەلتۈردى. ئىيۇلدا، Alphabet شىركىتى DeepMind ... نىڭ قۇرۇلمىسىنى ئۆز ئىچىگە ئالغان سانلىق مەلۇمات ئامبىرىنى ئېلان قىلدى.دېگۈدەك بارلىق مەلۇم ئاقسىللار—ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىمى AlphaFold تەرىپىدىن مۆلچەرلەنگەندەك، 100 مىليوندىن ئارتۇق تۈردىكى 200 مىليوندىن ئارتۇق يەككە ئاقسىل. ئاندىن، نويابىردا، تېخنىكا شىركىتى Meta سۈنئىي ئەقىل ئالگورىزىمى ئارقىلىق ئاقسىل مۆلچەرلەش تېخنىكىسىدىكى ئىلگىرىلەشلىرىنى نامايان قىلدى.ESMFoldمېتا تەتقىقاتچىلىرى ھازىرغىچە باشقىلار تەرىپىدىن تەكشۈرۈلمىگەن بىر نۇسخا ئالدىدىكى تەتقىقاتتا، ئۇلارنىڭ يېڭى ئالگورىزىمىنىڭ AlphaFold دەك توغرا ئەمەس، بەلكى تېخىمۇ تېز ئىكەنلىكىنى دوكلات قىلدى. سۈرئەتنىڭ ئېشىشى تەتقىقاتچىلارنىڭ پەقەت ئىككى ھەپتە ئىچىدە 600 مىليون قۇرۇلمىنى مۆلچەرلىيەلەيدىغانلىقىدىن دېرەك بېرىدۇ (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
ۋاشىنگتون ئۇنىۋېرسىتېتى (UW) تېببىي ئىنىستىتۇتىنىڭ بىئولوگلىرى ياردەم قىلماقتاكومپيۇتېرلارنىڭ بىئوخىمىيىلىك ئىقتىدارىنى تەبىئەتنىڭ قېلىپىدىن ھالقىپ كېڭەيتىشماشىنىلارغا نۆلدىن باشلاپ خاسلاشتۇرۇلغان ئاقسىللارنى تەۋسىيە قىلىشنى ئۆگىتىش ئارقىلىق. UW دىكى داۋىد باكېر ۋە ئۇنىڭ گۇرۇپپىسى ئاددىي كۆرسەتمىلەرنى تەكرار ياخشىلاش ياكى مەۋجۇت قۇرۇلمىنىڭ تاللانغان قىسىملىرى ئارىسىدىكى بوشلۇقلارنى تولدۇرۇش ئارقىلىق ئاقسىللارنى لايىھىلىيەلەيدىغان يېڭى سۈنئىي ئەقىل قورالىنى ياراتتى (ئىلىم2022-يىلى، DOI:10.1126/science.abn2100). بۇ گۇرۇپپا يەنە ProteinMPNN ناملىق يېڭى بىر پروگراممىنى ئوتتۇرىغا قويدى، بۇ پروگرامما كۆپ خىل ئاقسىل تارماق بىرلىكلىرىنىڭ 3D شەكىللىرى ۋە يىغىلىشىدىن باشلاپ، ئاندىن ئۇلارنى ئۈنۈملۈك ياساش ئۈچۈن لازىم بولغان ئامىنو كىسلاتا تىزىملىكىنى بېكىتەلەيدۇ (ئىلىم2022-يىلى، DOI:10.1126/science.add2187؛10.1126/science.add1964بۇ بىئوخىمىيىلىك جەھەتتىن ئەقىللىق ئالگورىزىملار ئالىملارغا يېڭى بىئو ماتېرىياللار ۋە دورىگەرلىكتە ئىشلىتىلىدىغان سۈنئىي ئاقسىللارنىڭ لايىھەسىنى تۈزۈشكە ياردەم بېرەلەيدۇ.
مەنبە: ئىئان س. ھايدون/UW ئاقسىل لايىھىلەش ئىنستىتۇتى
ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىملىرى ئالىملارنىڭ ئالاھىدە فۇنكسىيەلەرنى كۆزدە تۇتۇپ يېڭى ئاقسىللارنى ئويلاپ چىقىشىغا ياردەم بېرىۋاتىدۇ.
ھېسابلاش خىمىكلىرىنىڭ ئارزۇسىنىڭ ئېشىشىغا ئەگىشىپ، مولېكۇلا دۇنياسىنى تەقلىد قىلىش ئۈچۈن ئىشلىتىلگەن كومپيۇتېرلارمۇ تەرەققىي قىلماقتا. ئوك رىج دۆلەتلىك تەجرىبىخانىسىدا (ORNL)، خىمىكلار تارىختىكى ئەڭ كۈچلۈك دەرىجىدىن تاشقىرى كومپيۇتېرلارنىڭ بىرىنى تۇنجى قېتىم كۆردۈ.ORNL نىڭ ئالاھىدە كۆلەملىك Frontier دەرىجىدىن تاشقىرى كومپيۇتېرى، سېكۇنتىغا 1 كۋىنتىللىيوندىن ئارتۇق لەيلىمە مەشغۇلاتىنى ھېسابلىغان تۇنجى ماشىنىلارنىڭ بىرى بولۇپ، بۇ ھېسابلاش ئارىفمېتىكىسىنىڭ بىرلىكى. بۇ ھېسابلاش سۈرئىتى ياپونىيەدىكى ئالدىنقى قاتاردىكى دەرىجىدىن تاشقىرى كومپيۇتېر Fugaku دىن تەخمىنەن ئۈچ ھەسسە تېز. كېلەر يىلى يەنە ئىككى دۆلەت تەجرىبىخانىسى ئامېرىكىدا exascale كومپيۇتېرلىرىنى بازارغا سېلىشنى پىلانلىماقتا. بۇ ئەڭ ئىلغار ماشىنىلارنىڭ چوڭ كومپيۇتېر كۈچى خىمىيە خادىملىرىنىڭ تېخىمۇ چوڭ مولېكۇلا سىستېمىلىرىنى ۋە ئۇزۇنراق ۋاقىت دائىرىسىدە سىمۇلياتسىيە قىلىشىغا يول قويىدۇ. بۇ مودېللاردىن توپلانغان سانلىق مەلۇماتلار تەتقىقاتچىلارغا كولباسا ئىچىدىكى رېئاكسىيەلەر بىلەن ئۇلارنى مودېللاشتۇرۇش ئۈچۈن ئىشلىتىلگەن مەۋھۇم سىمۇلياتسىيەلەر ئوتتۇرىسىدىكى پەرقنى قىسقارتىش ئارقىلىق خىمىيە ساھەسىدە مۇمكىن بولغان نەرسىلەرنىڭ چېگرىسىنى كېڭەيتىشكە ياردەم بېرەلەيدۇ. «بىز نەزەرىيە ئۇسۇللىرىمىز ياكى مودېللىرىمىزدا نېمىنىڭ كەملىكى توغرىسىدا سوئال سوراشقا باشلايدىغان نۇقتىغا كەلدۇق، بۇ بىزنى بىر تەجرىبەنىڭ ھەقىقىي ئىكەنلىكىنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان نەرسىگە يېقىنلاشتۇرىدۇ» دېدى ئىئوۋا شىتاتلىق ئۇنىۋېرسىتېتىنىڭ ھېسابلاش خىمىيەچىسى ۋە Exascale ھېسابلاش تۈرىنىڭ تۈر رەھبىرى تېرېسا ۋىندۇس سېنتەبىردە C&EN غا. exascale كومپيۇتېرلىرىدا ئىجرا قىلىنىدىغان سىمۇلياتسىيە خىمىيە خادىملىرىنىڭ يېڭى يېقىلغۇ مەنبەلىرىنى ئىجاد قىلىشىغا ۋە يېڭى كېلىمات ئۆزگىرىشىگە چىداملىق ماتېرىياللارنى لايىھىلىشىگە ياردەم بېرەلەيدۇ.
پۈتۈن مەملىكەتتە، كالىفورنىيە شىتاتىنىڭ مېنلو باغچىسىدا، SLAC دۆلەتلىك تېزلەتكۈچ تەجرىبىخانىسى قۇرۇلۇۋاتىدۇLinac ماسلىشىشچان نۇر مەنبەسى (LCLS) نىڭ ئىنتايىن قالتىس يېڭىلىنىشلىرىبۇ خىمىكلارنىڭ ئاتوم ۋە ئېلېكترونلارنىڭ ئىنتايىن تېز دۇنياسىغا چوڭقۇر نەزەر سېلىشىغا يول ئاچىدۇ. بۇ ئۈسكۈنە 3 كىلومېتىرلىق سىزىقلىق تېزلەتكۈچكە قۇرۇلغان بولۇپ، ئۇنىڭ بىر قىسىملىرى 2 K غىچە بولغان سۇيۇق گېلىي بىلەن سوۋۇتۇلۇپ، رېنتىگېن نۇرى ئەركىن ئېلېكترون لازېرى (XFEL) دەپ ئاتىلىدىغان بىر خىل ئىنتايىن پارلاق، ئىنتايىن تېز نۇر مەنبەسىنى ھاسىل قىلىدۇ. خىمىكلار بۇ ئەسۋابلارنىڭ كۈچلۈك ئىمپۇلسلىرىنى مولېكۇلا فىلىملىرىنى ياساشقا ئىشلىتىپ، خىمىيىلىك باغلىنىش شەكىللىنىشى ۋە فوتوسىنتېز ئېنزىملىرىنىڭ ئىشلىشى قاتارلىق نۇرغۇن جەريانلارنى كۆزىتىشكە شارائىت ھازىرلىدى. «فېمتوسېكۇندلۇق چاقماق نۇرىدا، ئاتوملارنىڭ توختاپ قالغانلىقىنى، يەككە ئاتوم باغلىنىشلىرىنىڭ ئۈزۈلگەنلىكىنى كۆرەلەيسىز»، دېدى ستەنفورد ئۇنىۋېرسىتېتى ۋە SLAC دا بىرلىكتە خىزمەت قىلغان ماتېرىيال ئالىمى لېئورا درېسسېلخاۋس-مارايس ئىيۇلدا C&EN غا. LCLS نىڭ يېڭىلىنىشى يەنە ئالىملارنىڭ يېڭى ئىقتىدارلار كېلەر يىلىنىڭ باشلىرىدا ئىشلىتىشكە باشلىغاندا رېنتىگېن نۇرىنىڭ ئېنېرگىيەسىنى تېخىمۇ ياخشى تەڭشەشكە يول قويىدۇ.
مەنبە: SLAC دۆلەتلىك تېزلەتكۈچ تەجرىبىخانىسى
SLAC دۆلەتلىك تېزلەتكۈچ تەجرىبىخانىسىنىڭ رېنتىگېن لازېرى كالىفورنىيەنىڭ مېنلو باغچىسىدىكى 3 كىلومېتىرلىق سىزىقلىق تېزلەتكۈچ ئۈستىگە ياسالغان.
بۇ يىل ئالىملار ئۇزۇندىن بۇيان كۈتۈلۈۋاتقان جامىس ۋېب ئالەم تېلېسكوپى (JWST) نىڭ ... نى ئاشكارىلاشتىكى قانچىلىك كۈچلۈك ئىكەنلىكىنى كۆردى.ئالەمىمىزنىڭ خىمىيىلىك مۇرەككەپلىكىNASA ۋە ئۇنىڭ ھەمكارلىرى - ياۋروپا ئالەم بوشلۇقى ئاگېنتلىقى، كانادا ئالەم بوشلۇقى ئاگېنتلىقى ۋە ئالەم تېلېسكوپى پەن ئىنستىتۇتى - يۇلتۇز تۇمانلىقلىرىنىڭ كۆزنى قاماشتۇرىدىغان سۈرەتلىرىدىن تارتىپ قەدىمكى سامانيولىلارنىڭ ئېلېمېنت بارماق ئىزلىرىغىچە بولغان نۇرغۇن سۈرەتلەرنى ئېلان قىلدى. 10 مىليارد دوللارلىق ئىنفىرا قىزىل نۇرلۇق تېلېسكوپ ئالەمنىڭ چوڭقۇر تارىخىنى تەكشۈرۈش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن ئىلمىي ئۈسكۈنىلەر بىلەن بېزەلگەن. ئون يىللار ئىلگىرى ياسالغان JWST 4 مىليارد 600 مىليون يىل ئىلگىرى ئوكسىگېن، نېئون ۋە باشقا ئاتوملارنىڭ سپېكتروسكوپىيىلىك ئىزلىرى بىلەن تولۇقلانغان ئايلىنىۋاتقان سامانيولىنىڭ سۈرىتىنى تارتىپ، ئىنژېنېرلىرىنىڭ ئۈمىدىنى ئاشۇرۇپ كەلدى. ئالىملار يەنە تاشقى پلانېتىدىكى پارغا ئوخشاش بۇلۇتلار ۋە تۇمانلارنىڭ ئىزلىرىنى ئۆلچەپ، ئاستروبىئولوگلارنىڭ يەرشارىدىن باشقا ياشاشقا بولىدىغان دۇنيالارنى ئىزدەشكە ياردەم بېرىدىغان سانلىق مەلۇماتلار بىلەن تەمىنلىدى.
ئېلان قىلىنغان ۋاقىت: 2023-يىلى 2-ئاينىڭ 7-كۈنى