Počítač poháňaný chemickými reakciami? Európski vedci sa inšpirujú mozgom + test

• Mozog ako vzor pre počítač
• Čo si tím CORENET predsavzal
• Zásobník plný reakcií
• Kde vstupuje umelá inteligencia
• Čo tím dosiahol
• Prečo je to dôležité pre študentov
• Zručnosti, ktoré sa hodia
• Čo si zapamätať
• Päť otázok: je interdisciplinárny výskumný tím miestom pre teba? (test)

⇑Mozog ako vzor pre počítač

Keď si ľudia predstavia počítače, zvyčajne sa im vybavia procesory, káble a obrazovky. Materiál zverejnený službou CORDIS vychádza z iného porovnania: najvýkonnejším počítačom na svete je ľudský mozog a ten funguje výlučne na chemických reakciách. Z toho vyplýva otázka, ktorú si kladú vedci z európskeho projektu CORENET – môže chémia poslúžiť ako vzor pre celkom nový druh výpočtov?

⇑Čo si tím CORENET predsavzal

Projekt, ktorý podporuje EÚ a financuje Európska rada pre inovácie, vytvára výpočtové zariadenia napodobňujúce mozog. Informácie v nich spracúvajú siete chemických reakcií, tzv. CRN. Nositeľmi dát sa stávajú molekuly a spôsob, akým sa menia, je spôsobom spracovania týchto dát. Práca je súčasťou širšej snahy projektov financovaných EÚ o pokrok v strojovom učení.

Wilhelm Huck, profesor a vedúci tímu CORENET na Radboud University v Holandsku, vysvetľuje myšlienku: „Inšpirovali sme sa ľudským mozgom, ktorý je sám chemickým procesorom. Chceli sme preto dokázať, že dynamické reakčné siete umiestnené v mikrofluidnom prostredí dokážu plniť náročné výpočtové úlohy.“

⇑Zásobník plný reakcií

Technika, ktorú vedci použili, sa nazýva reservoir computing. Tím ju zaviedol na mikrofluidných čipoch – drobných reaktoroch, ktorými pretekajú chemikálie. Východiskom je chemická vstupná vrstva tvorená:

• rozpúšťadlom so zadaným pH a salinitou,
• východiskovými molekulami,
• katalyzátormi,
• stanovenou teplotou, pri ktorej sa celá zmes udržiava.

Tieto prvky spolu tvoria zásobník (reservoir). Reakcie začínajú pri jednoduchých východiskových molekulách s jedným alebo dvoma atómami uhlíka a potom rozširujú chemický priestor, v ktorom vznikajú desiatky štruktúrne zložitejších zlúčenín.

⇑Kde vstupuje umelá inteligencia

Kľúčové je, že výsledok reakcií nie je náhodný. Vstupné podmienky súvisia so zložením produktov, takže rôzne nastavenia na začiatku dávajú na konci odlišný vzorec molekúl. Túto chemickú odozvu možno následne analyzovať.

Tu nastupuje umelá inteligencia a strojové učenie. Algoritmy z chemickej odozvy získavajú zmysluplné informácie. V praxi teda časť výpočtovej práce odvedú reakcie a nástroje umelej inteligencie pomáhajú prečítať, čo to znamená.

⇑Čo tím dosiahol

Zásadným výsledkom bolo úspešné vytvorenie a automatizácia pracovných postupov chemického reservoir computingu. Chemické vstupy pretekajúce mikrofluidnými reaktormi poskytli nelineárne výstupy, ktoré boli analyzované a interpretované na riešenie klasifikačných a predikčných úloh – teda problémov, ktoré dobre pozná každý, kto so strojovým učením pracoval.

Vedci tiež stanovili postupy na riadenie, sledovanie a usmerňovanie týchto reakčných sietí. Podľa materiálu ide o významný krok k škálovateľným výpočtom na báze molekúl.

Výsledky opisuje prelomový článok v časopise „Nature“ s názvom „Chemical reservoir computation in a self-organizing reaction network“. Ukázal, ako môžu formózové reakcie a príbuzné systémy fungovať ako molekulárny výpočtový substrát. Nadväzujúca práca sa dokončuje: má ukázať, že koncept možno zovšeobecniť, a to na výkonnom reservoir počítači vytvorenom na novovyvinutej reakčnej sieti.

⇑Prečo je to dôležité pre študentov

CORENET ukazuje, ako sa stierajú hranice medzi študijnými odbormi. Koordinátor projektu Andres de la Escosura, docent na Autonómnej univerzite v Madride, zdôrazňuje, že úspech priniesli mnohé špecializácie pracujúce spolu: „Boli sme nadšení, aký úspešný bol tento prístup a ako sa naša mimoriadna skupina akademických a priemyselných vedcov spojila, aby sa pustila do veľkej výzvy prepojiť systémovú chémiu, mikrofluidiku, metabolomiku a umelú inteligenciu.“

Pre každého, kto vyberá štúdium alebo špecializáciu, z toho plynie niekoľko poučení. Chemik, ktorý rozumie analýze dát, sa môže dostať do tímu pracujúceho na budúcnosti výpočtovej techniky. Informatik alebo špecialista na strojové učenie môže nájsť zaujímavú prácu tam, kde dáta nepochádzajú z obrazovky, ale z mikroreaktora. Za povšimnutie stojí aj to, že akademickí a priemyselní vedci pracovali bok po boku, takže takýto výskum nie je uzavretý za múrmi univerzít.

⇑Zručnosti, ktoré sa hodia

Ak sa pozrieme na to, na čom tím pracoval, v takýchto projektoch sa denne stretáva niekoľko oblastí poznania: reakčná chémia a katalýza, mikrofluidika, analýza chemických zmesí a strojové učenie. Nikto nemusí zvládnuť všetky naraz, ale miesto v takom tíme sa hľadá ľahšie, keď rozumieš reči susedných odborov.

⇑Čo si zapamätať

CORENET je pokus zostaviť výpočtové zariadenia, v ktorých informácie spracúvajú chemické reakcie, podľa vzoru ľudského mozgu. Vedci ukázali, že reakčné siete v mikrofluidných reaktoroch vytvárajú odozvy, ktoré umelá inteligencia dokáže premeniť na riešenia klasifikačných a predikčných úloh. Takáto práca potrebuje ľudí z rôznych odborov, od systémovej chémie po umelú inteligenciu.

Tento článok vychádza z materiálu zverejneného službou CORDIS Európskej komisie.

⇑Päť otázok: je interdisciplinárny výskumný tím miestom pre teba? (test)