Forscher vom Institut für Moleküle und Materialien der Radboud-Universität in den Niederlanden haben gezeigt, dass ein komplexes selbstorganisierendes chemisches Reaktionsnetzwerk verschiedene Rechenaufgaben wie nichtlineare Klassifizierung und Vorhersage komplexer Dynamiken durchführen kann.
Das Gebiet der molekularen Informatik interessiert Forscher, die die Rechenleistung chemischer und biologischer Systeme nutzen möchten. In diesen Systemen fungieren die chemischen Reaktionen oder molekularen Prozesse als Reservoircomputer und wandeln Eingaben in hochdimensionale Ausgaben um.
Die Forschung, veröffentlicht in Naturwurde von Prof. Wilhelm Huck von der Radboud-Universität geleitet.
Forscher haben das Potenzial chemischer und biologischer Netzwerke aufgrund ihrer komplexen Rechenfähigkeiten ausgeschöpft. Die Implementierung molekularer Berechnungen stellt jedoch technische und gestalterische Herausforderungen dar.
Anstatt zu versuchen, molekulare Systeme so zu konstruieren, dass sie bestimmte Rechenaufgaben erfüllen, erforschen Prof. Huck und sein Team, wie auf natürliche Weise komplexe chemische Systeme emergente Recheneigenschaften aufweisen können.
„Ich interessiere mich sehr für die chemischen Triebkräfte, die zur Entstehung des Lebens geführt haben. In diesem Zusammenhang suchen wir nach Mechanismen, durch die die chemische Evolution die Eigenschaften komplexer Reaktionsgemische beeinflussen kann. Diese Forschung hat uns dazu gebracht, darüber nachzudenken, wie molekulare Systeme Informationen verarbeiten können“, erklärte er gegenüber Phys.org.
Die Formose-Reaktion
Die Formose-Reaktion ist eine chemische Reaktion, bei der Zucker aus Formaldehyd in Gegenwart eines Katalysators, Calciumhydroxid, synthetisiert werden. Diese Reaktion wurde aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften ausgewählt.
Prof. Huck erläuterte: „Obwohl Chemie für Außenstehende komplex erscheinen mag, sind die meisten Reaktionsabläufe eher linear. Die Formose-Reaktion ist das einzige Beispiel eines selbstorganisierenden Reaktionsnetzwerks mit einer stark nichtlinearen Topologie, das zahlreiche positive und negative Rückkopplungsschleifen enthält.“
Mit anderen Worten: Die Reaktion ist nicht geradlinig und erzeugt mehrere Zwischenverbindungen, die weiter reagieren und neue Verbindungen bilden. Diese dynamischen Reaktionen können zu einer Vielzahl chemischer Spezies führen und sind nichtlinearer Natur.
Darüber hinaus enthält das Netzwerk positive Rückkopplungsschleifen, die die Reaktionsergebnisse verstärken, und negative Rückkopplungsschleifen, die die Reaktionsergebnisse dämpfen.
Das Netzwerk wird als „selbstorganisierend“ bezeichnet, da es sich auf natürliche Weise entwickelt und auf die chemischen Eingaben reagiert, ohne dass ein externes Eingreifen erforderlich ist, und dabei ein vielfältiges Spektrum an Ergebnissen erzeugt.
Die Rechenkapazitäten ergeben sich aus den inhärenten Eigenschaften des Netzwerks und müssen nicht explizit programmiert werden, was die Berechnung sehr flexibel macht.
Implementierung des Reservoircomputers
Die Forscher verwendeten einen kontinuierlichen Rührkesselreaktor (CSTR), um die Formose-Reaktion durchzuführen. Die Eingangskonzentrationen der vier Reaktanten – Formaldehyd, Dihydroxyaceton, Natriumhydroxid und Calciumchlorid – werden kontrolliert, um das Verhalten des Reaktionsnetzwerks zu modulieren.
Das Ausgabemolekül wird mithilfe eines Massenspektrometers identifiziert, mit dem bis zu 106 Moleküle verfolgt werden können. Mit diesem Aufbau können Berechnungen durchgeführt werden, wobei die Reaktantenkonzentrationen die Eingangswerte für alle zu berechnenden Funktionen sind.
Aber zuerst muss das System trainiert werden, um das Ergebnis dieser Berechnung zu ermitteln, was mithilfe einer Reihe von Gewichten erfolgt.
„Wir müssen eine Reihe von Gewichten finden, die die Spuren im Massenspektrometer in die richtigen Berechnungswerte umwandeln. Dies ist ein lineares Regressionsproblem und rechnerisch einfach. Sobald dies erledigt ist, berechnet der Reservoircomputer das Ergebnis dieser Funktion für jeden neuen Input“, erklärte Prof. Huck.
Die Gewichte sind Koeffizienten, die den Einfluss jedes Inputs auf den Output bestimmen. Dieser Trainingsschritt ist wichtig, da er dem Reservoir ermöglicht, zu lernen und vorherzusagen, wie sich die Änderungen am Input auf den Output auswirken, sodass es den Output für einen neuen Satz von Inputs vorhersagen kann.
Rechenkapazitäten
Die Forscher nutzten den Reservoir-Computer für verschiedene Aufgaben. Die erste war die Durchführung nichtlinearer Klassifizierungsaufgaben. Der Reservoir-Computer konnte alle Booleschen Logikgatter emulieren und sogar komplexere Klassifizierungen wie XOR, Checker, Kreise und Sinusfunktionen bewältigen.
Das Team zeigte außerdem, dass es das Verhalten eines komplexen Stoffwechselnetzwerkmodells von E. coli vorhersagen konnte, indem es sowohl lineare als auch nichtlineare Reaktionen auf schwankende Eingaben über verschiedene Konzentrationsbereiche hinweg genau erfasste.
Darüber hinaus zeigte das System die Fähigkeit, zukünftige Zustände eines chaotischen Systems (des Lorenz-Attraktors) vorherzusagen, indem es zwei von drei Eingabedimensionen mehrere Stunden im Voraus genau vorhersagte.
Das Forschungsteam stellte außerdem fest, dass einige chemische Spezies im System über ein Kurzzeitgedächtnis verfügen und Informationen über frühere Eingaben speichern.
Sie führten außerdem einen Proof of Concept für eine vollständig chemische Anzeige mithilfe kolorimetrischer Reaktionen vor und zeigten, wie der Systemzustand ohne elektronische Messgeräte interpretiert werden könnte.
Mit anderen Worten: Der Zustand des Systems könnte anhand von Farbänderungen infolge chemischer Reaktionen interpretiert werden, wodurch der Bedarf an elektronischen Messgeräten entfällt.
Ursprünge des Lebens, neuromorphes Computing und darüber hinaus
Dieser neue Ansatz des molekularen Computing könnte die Lücke zwischen künstlichen Systemen und den Informationsverarbeitungsfähigkeiten lebender Zellen schließen.
Es schlägt einen skalierbareren und flexibleren Ansatz für die molekulare Datenverarbeitung vor und eröffnet Möglichkeiten zur Schaffung autonomer chemischer Systeme, die ohne externe elektronische Steuerung Informationen verarbeiten und auf ihre Umgebung reagieren können.
Prof. Huck drückte das Interesse seines Teams an diesem Gebiet mit den Worten aus: „Können wir Reservoir-Computing in chemische Systeme einbetten, die ihre Umgebung erfassen, diese Informationen verarbeiten und die richtigen Maßnahmen ergreifen?“
„Dazu müsste man das Reservoir mit anderen Elementen verbinden, die die Ergebnisse des chemischen Gehirns in eine Art mechanische Reaktion oder zum Beispiel in eine Interaktion mit lebenden Zellen umsetzen können.“
Die Forschung hat auch faszinierende Auswirkungen auf die Entstehung des Lebens. Die neuen Recheneigenschaften dieses relativ einfachen chemischen Systems könnten Aufschluss darüber geben, wie frühe biologische Systeme die Fähigkeit zur Informationsverarbeitung entwickelt haben könnten.
Prof. Huck erwähnte, dass dies seine Hauptmotivation für das Studium der Reservoirberechnung sei.
Das Forschungsteam sieht auch Potenzial im neuromorphen Computing, das die neuronale Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt, um die Rechenleistung und -effizienz zu verbessern.
„Wir sind sehr daran interessiert, die technologischen Grenzen der Rechenleistung des Formose-Reservoir-Computers auszuloten – dies ist eine laufende Forschungsarbeit in Zusammenarbeit mit IBM Zürich. Reservoir Computing ist ein Beispiel für neuromorphes Computing, das auf Interesse gestoßen ist, da man davon ausgeht, dass es weniger Energie verbraucht als herkömmliche Computer“, erklärte Prof. Huck.
Mehr Informationen:
Mathieu G. Baltussen et al, Berechnung des chemischen Reservoirs in einem selbstorganisierenden Reaktionsnetzwerk, Natur (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07567-x
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