Blog original en inglés por Gene Chong
Traducido por Jane Moye-Rowley
En 2005, la revista Science publicó su número del 125° aniversario con 25 de las preguntas más grandes para ciencia en el próximo cuarto-siglo.1 En mi entrada anterior, hablaba sobre como, 10 años después, el Centro para Nanotecnología Sostenible está enfrentando una de estas preguntas: ¿Hasta qué punto podemos empujar el autoensamblaje químico?2 En la entrada hoy, voy a introducir un poco del trabajo de CNS que enfrenta otra pregunta grande de Science 2005: “¿Qué son los límites de informática convencional?3
El número del 125° aniversario de Science en 2005 nos da preguntas para el próximo cuarto de siglo que siguen pertinentes en 2016. (imagen del nanotubo de Wikimedia)
¿Qué son los límites de informática convencional?
Cuando se piensan en experimentos de química, se piensan en un mechero Bunsen y matraces, microscopios y láseres. ¡Es probable que lectores de Nano Sostenible piensen también en células y nanopartículas! Pero otro tipo de investigaciones en que el CNS se enfoca es el uso de computadores en vez de (o en adición a) estas herramientas “tradicionales” de química. Una manera en que CNS va a empujar los limites de informática convencional es apoyar y liderar el diseño de experimentos nuevos.
Las herramientas básicas de la química… Es verdad que 31 de marzo es el Día del Mechero Bunsen, pero en esta entrada ¡nos enfocamos totalmente en computadores! (imágenes, de izquierda a derecha, de Pixabay, Pixabay, y Wikimedia)
La informática convencional funciona en una manera de operación similar a cómo CNS y otros centros y grupos de investigación operan: se ataquen cuestiones difíciles por la división de labor y la colaboración. Unas de las supercomputadores más grandes del mundo pueden tener hasta varios cientos de miles de procesadores (aunque un solo usuario puede acceder unas pocas miles de estes procesadores a la vez). Un problema es dividido en conjuntos de calculaciones o trabajos que pueden ser realizados por muchas procesadores a la misma vez. Estas calculaciones se realizan “en paralelo” (de ahí la frase “computación paralela”).
Ian Gunsolus, un estudiante de posgrado, explicó muy bien las limitaciones en la capacidad de computación actual en esta entrada (en inglés). No es factible, mediante cálculo, (pues, a esto punto) modelar las interacciones a nivel atómico entre nanopartículas y grandes sistemas biomoleculares como proteínas y membranas. Hay demasiados átomos con movimiento que depende en demasiadas variables (por ejemplo, las distancias entre un átomo y su vecino, las enlaces entre atomos, las cargas de los átomos, etc.). Los movimientos de átomos se calculan en femtosegundos (1015 femtosegundos = 1 segundo). Procesos biológicos pueden durar nanosegundos o más (1 nanosegundo = 1 millón de femtosegundos).
Imagine que queremos modelar un sistema de nanopartículas de oro cargadas eléctricamente, con proteína, en una solución de agua y iones, que suman a un millón de átomos. Si queremos estimular esto sistema por soló un segundo, ¡el numero de calculaciones que necesita realizar una computadora llegaría a ser un millón (de atomos) * el numero de variables * 1015 femtosegundos! En vista de que experimentos en realidad duran más de un segundo, sería una subestimación decir que la supercomputadora más grande del mundo, con todas sus procesadores, tendría unos problemas con esta calculación.
Stampede, una supercomputadora en la Universidad de Texas en Austin, que muchos grupos de investigaciones en los EEUU (incluso unos en el CNS) pueden acceder por el programa XSEDE de la Fundación Nacional de Ciencia. (crédito de imagen: Texas Advanced Computing Center)
¿Cómo podemos simplificar calculaciones como así a un tamaño manejable? Dentro de los limites de la informática, una estrategia para el CNS sería quitar átomos y variables no esenciales de nuestros modeles de biomoléculas y nanopartículas. Podemos hacer esto en cada etapa del ciclo de vida de las nanopartículas sucesivamente. La meta será determinar el mecanismo de la toxicidad de una nanopartícula: desde su apego a la membrana de la célula, a cambios en la estructura y dinámicos de la membrana si misma, a otros cambios fisiológicos que pueden causar la muerte celular.
Siga nuestro trabajo en el CNS para ver los tipos de modelos computacionales que desarrollamos y nuestro progreso en ambos simulación y experimentos, mientras tratamos de responder a las preguntas grandes de ciencia (y de Science).
RECURSOS INFORMATIVOS (en inglés)
- Enseñando computación a London: un serie de actividades sobre algoritmos y pensamiento computacional
- El consorcio de Concord: Banco de trabajo molecular, software de fuente abierta con muchas simulaciones y actividades, etc., educacionales.
REFERENCIAS
- Kennedy, D. & Norman, C. What don’t we know? Science, 2005, 309 (5731), 75. doi: 10.1126/science.309.5731.75
- Service, R. How Far Can We Push Chemical Self-Assembly? Science 2005, 309(5731), 95. doi: 10.1126/science.309.5731.95
- Seife, C. What Are the Limits of Conventional Computing? Science 2005, 309(5731), 96. doi: 10.1126/science.309.5731.96
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