Forscher nutzen Supercomputer, um zu bestimmen, ob „Moleküle des Lebens“ unter den richtigen Bedingungen auf natürliche Weise gebildet werden können

In grundlegenden Biologielehrbüchern erfahren Sie, dass alles Leben auf der Erde aus vier Arten von Molekülen besteht: Proteinen, Kohlenhydraten, Lipiden und Nukleinsäuren. Und jede Gruppe ist für jeden lebenden Organismus lebenswichtig.

Aber was wäre, wenn Menschen tatsächlich zeigen könnten, dass diese „Moleküle des Lebens“, wie Aminosäuren und DNA-Basen, in der richtigen Umgebung auf natürliche Weise gebildet werden können? Forscher der University of Florida nutzen den HiPerGator – den schnellsten Supercomputer im US-Hochschulwesen –, um dieses Experiment zu testen.

HiPerGator – mit seinen KI-Modellen und der enormen Kapazität für Grafikprozessoren oder GPUs (spezialisierte Prozessoren zur Beschleunigung der Grafikwiedergabe) – verändert die molekulare Forschung.

Bis vor einem Jahrzehnt konnte die Erforschung der Entwicklung und Wechselwirkungen großer Ansammlungen von Atomen und Molekülen nur mithilfe einfacher Computersimulationsexperimente durchgeführt werden; Die für die Verarbeitung der Datensätze erforderliche Rechenleistung war einfach nicht verfügbar.

Dank HiPerGator ist es jetzt soweit. Mithilfe des Supercomputers hat UF Ph.D. Der Student Jinze Xue (von der Roitberg Computational Chemistry Group) konnte in der Winterpause 2023 ein groß angelegtes Experiment zur frühen Erdchemie durchführen.

Xue nutzte mehr als 1.000 A100-GPUs auf HiPerGator und führte ein molekulardynamisches Experiment an 22 Millionen Atomen durch, bei dem 12 Aminosäuren, drei Nukleobasen, eine Fettsäure und zwei Dipeptide identifiziert wurden. Die Entdeckung größerer Moleküle, die in kleineren Computersystemen nicht möglich gewesen wäre, war eine bedeutende Errungenschaft.

„Unser bisheriger Erfolg ermöglichte es uns, maschinelles Lernen und KI zu nutzen, um Energien und Kräfte auf molekulare Systeme zu berechnen, mit Ergebnissen, die mit denen der Quantenchemie auf hohem Niveau identisch sind, aber etwa eine Million Mal schneller“, sagte Adrian Roitberg, Ph.D. , ein Professor am Fachbereich Chemie der UF, der seit sechs Jahren maschinelles Lernen zur Untersuchung chemischer Reaktionen einsetzt.

„Diese Fragen wurden schon früher gestellt, aber aufgrund von rechnerischen Einschränkungen verwendeten frühere Berechnungen eine kleine Anzahl von Atomen und konnten nicht den Zeitbereich erkunden, der zum Erhalten von Ergebnissen erforderlich war. Aber mit HiPerGator können wir es schaffen.“

Erik Deumens, Ph.D., Senior Director für UFIT Research Computing, erklärte, wie diese vollständige Übernahme von HiPerGator möglich war.

„HiPerGator verfügt über die einzigartige Fähigkeit, sehr große ‚Helden‘-Berechnungen durchzuführen, die die gesamte Maschine nutzen, mit dem Potenzial, zu Durchbrüchen in Wissenschaft und Wissenschaft zu führen“, sagte Deumens. „Als wir von der Arbeit von Dr. Roitbergs Gruppe erfuhren, wandten wir uns an ihn, um einen „Heldenlauf“ mit dem von ihm entwickelten Code zu versuchen.“

Das Aufkommen von KI und leistungsstarken GPUs kann die Durchführung solch datenintensiver wissenschaftlicher Simulationen ermöglichen – Berechnungen, die sich Wissenschaftler vor einigen Jahren nur vorstellen konnten.

„Mit Methoden des maschinellen Lernens haben wir eine Simulation mit dem gesamten HiPerGator-GPU-Satz erstellt“, sagte Roitberg. „Wir konnten in Echtzeit die Entstehung fast aller Aminosäuren (Alanin, Glycin usw.) und einer Reihe sehr komplexer Moleküle beobachten. Das war sehr aufregend zu erleben.“

Dieses Projekt ist Teil einer laufenden Bemühung, herauszufinden, wie sich aus Grundbausteinen komplexe Moleküle bilden können, und den Prozess durch große Computersimulationen zu automatisieren. Roitberg und seine Forschungsgruppe verbrachten viele Stunden mit Mitgliedern der UFIT. Ying Zhang, der KI-Supportmanager von UFIT, war für das Experiment verantwortlich.

„Ying stellte ein Team aus Research Computing-Mitarbeitern und Mitarbeitern von NVIDIA zusammen, um bei der Skalierung von Rechenläufen zu helfen, wertvolle Ratschläge und Hilfe zu geben und die Analyse der Daten so zu beschleunigen, dass die Analysen in nur sieben Stunden (anstelle von drei) durchgeführt wurden „Wir hatten zunächst damit gerechnet, dass es mehrere Tage dauern würde)“, sagte Roitberg. „Wir trafen uns jede Woche, von der ersten Konzeption bis zu den Endergebnissen, in einer sehr fruchtbaren Zusammenarbeit.“

Die Ergebnisse und die kurze Zeit, in der HiPerGator sie liefern konnte, waren bahnbrechend und brachten Forscher der Beantwortung von Fragen zur Entstehung komplexer Moleküle einen Schritt näher. Und die Tatsache, dass Roitberg diese Berechnung durchführen konnte, zeigt, dass UF in der Lage ist, „Hero Runs“ oder „Moonshot-Berechnungen“ zu unterstützen, die wissenschaftliche, technische und akademische Projekte voranbringen.

„Dies ist eine großartige Gelegenheit für die UF-Fakultät“, sagte Roitberg. „HiPerGator im eigenen Haus zu haben – mit den unglaublichen Mitarbeitern, die bereit sind, ihr Bestes zu geben, um Forschern dabei zu helfen, bahnbrechende Wissenschaft wie diese zu produzieren – ist etwas, das meine Kollegen außerhalb der UF sehr neidisch macht.“

Zur Verfügung gestellt von der University of Florida

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