“protein simülasyonu” için sonuçlar
4 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Yapay Zeka, Proteinlerin Titreşim Haritasını Çıkarıyor
Proteinlerin ve peptit zincirlerinin moleküler davranışlarını anlamak için kritik öneme sahip bir matematiksel araç olan Hessian matrisi, artık makine öğrenmesiyle tahmin edilebiliyor. Kuantum mekaniksel hesaplamalar bu tür büyük moleküller için son derece yavaş ve maliyetli olabiliyor. Araştırmacılar, binlerce atomdan oluşan biyolojik sistemlerin Hessian matrisini verimli biçimde hesaplayabilen bir yapay zeka modeli geliştirdi. Model, amino asitler üzerinde eğitildi; çünkü amino asitler, daha büyük proteinlerin yapı taşlarını oluşturuyor. Bu yaklaşım sayesinde moleküllerin titreşim frekansları, termodinamik özellikleri ve optimizasyon yolları çok daha hızlı bir şekilde elde edilebiliyor. Yöntemin en dikkat çekici özelliklerinden biri, moleküler rotasyon ve öteleme işlemlerine karşı doğal olarak değişmez kalması; bu da fiziksel tutarlılık açısından büyük bir avantaj sunuyor. Sistem boyutu büyüdükçe hesaplama maliyetinin görece düşük kalması, modelin gerçek dünya uygulamalarındaki kullanılabilirliğini artırıyor.
Kuantum bilgisayarlar 12.635 atomlu proteini simüle etti
Cleveland Clinic, RIKEN ve IBM'den araştırmacılar, kuantum merkezli süper bilgisayar teknolojisini kullanarak protein simülasyonlarında yeni bir rekor kırdı. Ekip, 12.635 atoma kadar uzanan büyük protein-ligand komplekslerinin elektronik yapısını hesaplamayı başardı. Bu başarı, kuantum bilgisayarların kimyasal simülasyonlardaki kapasitesinin son aylarda dramatik şekilde arttığını gösteriyor. Kuantum merkezli süper bilgisayar (QCSC) çerçevesi sayesinde gerçekleştirilen bu çalışma, ilaç geliştirme ve moleküler tasarım alanlarında devrim yaratabilecek potansiyele sahip. Geleneksel bilgisayarların zorlandığı bu ölçekteki hesaplamalar, kuantum teknolojisinin bilimsel araştırmalardaki geleceğine ışık tutuyor.
Yapay Zeka ile Protein Simülasyonlarında Çığır Açan Hessian Eşleştirme Yöntemi
Bilim insanları, protein gibi biyomoleküllerin davranışını simüle etmek için kullanılan yapay zeka tabanlı moleküler dinamik modellerinde devrim niteliğinde bir gelişme gerçekleştirdi. Geleneksel yöntemler sadece kuvvet eşleştirmesi kullanırken, yeni geliştirilen Hessian eşleştirme tekniği, moleküllerin enerji yüzeyinin eğriliği hakkında ikinci dereceden bilgileri de modele dahil ediyor. Bu yaklaşım, protein katlanması gibi karmaşık biyolojik süreçlerin çok daha doğru bir şekilde simüle edilmesini sağlıyor. Araştırmacılar, tam Hessian matrisini hesaplamadan stokastik Hessian-vektör çarpım eşleştirmesi kullanarak hesaplama maliyetini düşük tutmayı başarmış. Dokuz farklı hızlı katlanan protein üzerinde yapılan testlerde, yöntemin geleneksel force matching tekniklerine göre üstün performans gösterdiği kanıtlandı.
Kuantum-Klasik Hibrit Sistemle 12.000 Atomlu Protein Simülasyonu Başarıldı
Araştırmacılar, kuantum ve klasik hesaplama yöntemlerini birleştirerek moleküler simülasyonlarda çığır açan bir başarıya imza attı. İki adet 156 kübitlik IBM kuantum işlemcisi ve süper bilgisayarlar kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, 12.000 atomu aşan protein-ligand kompleksleri simüle edildi. 100 saati aşan hesaplama sürecinde 9.200 kuantum devresi çalıştırılarak 1.3 milyar ölçüm sonucu toplandı. Bu, kuantum kimyası alanındaki en kapsamlı hibrit hesaplama çalışması olma özelliğini taşıyor. Geliştirilen yöntem, molekülleri parçalara ayırarak kuantum gömme tekniği kullanıyor ve her parçayı hibrit kuantum-klasik yöntemlerle analiz ediyor. Çalışma, büyük biyolojik sistemlerin kuantum düzeyinde analizini mümkün kılarak ilaç geliştirme ve moleküler tasarım alanlarında yeni olanaklar sunuyor.