.Scientists demonstrate chemical reservoir computation using the formose reaction
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.9
https://www.youtube.com/@SciTechDaily
과학자들은 포르모스 반응을 사용하여 화학 저장소 계산을 시연합니다
생물학과 물리학 사이에 설명이 필요한 갈등이 있습니까? 생화학 분자와 같이 복잡한(높은 조립 지수) 물체를 생산하는 경로가 하나뿐이라는 것을 의미하는데, 이는 사실이 아닙니다. msbase.msoss이론에는 수많은 복잡한 분자의 조합이 하나의 임의 값(magicsum)의 특성을 나타내고 있다.
네덜란드 라드바우드 대학 분자 및 재료 연구소의 연구원들은 복잡한 자기 조직화 화학 반응 네트워크가 비선형 분류 및 복잡한 역학 예측과 같은 다양한 계산 작업을 수행할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 분자 컴퓨팅 분야는 화학 및 생물학 시스템 의 계산 능력을 활용하고자 하는 연구자들에게 관심을 끌고 있습니다 . 이러한 시스템에서 화학 반응 이나 분자 프로세스는 저장 컴퓨터 역할을 하여 입력을 고차원 출력으로 변환합니다.
Tejasri Gururaj, Phys.org 제공 포모스 저수지 컴퓨터의 개략적 개요. 출처: Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07567-x JULY 13, 2024
Nature 에 게재된 이 연구는 라드바우드 대학의 빌헬름 허크 교수가 주도했습니다. 연구자들은 복잡한 컴퓨팅 능력으로 인해 화학 및 생물학 네트워크가 제공하는 잠재력을 활용했습니다. 그러나 분자 컴퓨팅을 구현하는 데는 엔지니어링 및 디자인 측면에서 어려움이 따릅니다. Huck 교수와 그의 팀은 특정 계산 작업을 수행하기 위해 분자 시스템을 설계하려고 시도하는 대신 , 어떻게 자연스럽게 복잡한 화학 시스템이 새로운 계산적 속성을 나타낼 수 있는지 탐구하고 있습니다.
-"저는 생명의 기원으로 이어진 화학적 추진력에 매우 관심이 있습니다. 이 맥락에서 우리는 화학적 진화가 복잡한 반응 혼합물의 특성을 형성할 수 있는 메커니즘을 찾고 있습니다. 이 연구는 분자 시스템이 정보를 처리하는 방법을 고려하게 했습니다."라고 그는 Phys.org에 설명했습니다. 포르모즈 반응 포모스 반응은 촉매인 수산화칼슘의 존재 하에 포름알데히드로부터 당을 합성하는 화학 반응입니다. 이 반응은 고유한 특성 때문에 선택되었습니다.
-허크 교수는 "화학은 외부인에게는 복잡해 보일지 몰라도, 대부분의 반응 순서는 다소 선형적입니다. 포르모즈 반응은 수많은 양성 및 음성 피드백 루프를 포함하는 매우 비선형적인 토폴로지를 가진 자기 조직화 반응 네트워크의 유일한 예입니다."라고 설명했습니다. 다시 말해, 반응은 간단하지 않고 여러 중간체 화합물을 생성하고, 이는 추가로 반응하여 새로운 화합물을 형성합니다. 이러한 동적 반응은 다양한 화학 종을 생성할 수 있으며 본질적으로 비선형입니다. 또한, 네트워크에는 반응 결과를 증폭시키는 긍정적 피드백 루프와 반응 결과를 약화시키는 부정적 피드백 루프가 포함됩니다. 이 네트워크는 외부 개입이 필요 없이 화학적 입력에 자연스럽게 진화하고 반응하여 다양한 출력을 생성하기 때문에 "자체 조직화"라고 불립니다.
계산 능력은 명시적으로 프로그래밍된 것이 아니라 네트워크의 고유한 속성에서 나오므로 계산이 매우 유연합니다. 포모스 저수지 컴퓨터의 메모리와 예측. 출처: Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07567-x
저수지 컴퓨터 구현 연구자들은 포르모스 반응을 구현하기 위해 연속 교반 탱크 반응기(CSTR)를 사용했습니다. 포름알데히드, 디하이드록시아세톤, 수산화나트륨, 염화칼슘 등 4가지 반응물의 입력 농도를 제어하여 반응 네트워크의 행동을 조절합니다. 출력 분자는 질량 분석기를 사용하여 식별되며, 이를 통해 최대 106개의 분자를 추적할 수 있습니다.
이 설정은 계산을 수행하는 데 사용할 수 있으며, 반응물 농도는 계산해야 하는 모든 함수의 입력 값입니다. 하지만 먼저 이 계산의 결과를 찾도록 시스템을 훈련해야 하는데, 이는 일련의 가중치를 사용하여 수행됩니다. "우리는 질량 분석기의 흔적을 계산의 올바른 값으로 변환하는 가중치 집합을 찾아야 합니다. 이것은 선형 회귀 문제이며 계산적으로 간단합니다. 완료되면, 저수조 컴퓨터는 모든 새로운 입력에 대해 이 함수의 결과를 계산합니다." 허크 교수가 설명했습니다.
가중치는 출력에 대한 각 입력의 영향을 결정하는 계수입니다. 이 훈련 단계는 저수지가 입력의 변화가 출력에 어떤 영향을 미치는지 학습하고 예측할 수 있도록 하여 새로운 입력 세트에 대한 출력을 예측할 수 있기 때문에 필수적입니다. 계산 능력 연구자들은 저수지 컴퓨터를 사용하여 여러 가지 작업을 수행했습니다.
첫 번째는 비선형 분류 작업을 수행하는 것이었습니다. 저수지 컴퓨터는 모든 부울 논리 게이트를 에뮬레이션하고 XOR, 체커, 원, 사인 함수와 같은 더 복잡한 분류도 처리할 수 있었습니다. 또한 연구팀은 다양한 농도 범위에서 변동하는 입력에 대한 선형 및 비선형 반응을 정확하게 포착하여 대장균의 복잡한 대사 네트워크 모델의 행동을 예측할 수 있음을 보여주었습니다. 더욱이 이 시스템은 혼돈스러운 시스템(로렌츠 어트랙터)의 미래 상태를 예측하는 능력을 보여주었고, 세 개의 입력 차원 중 두 개를 수 시간 후의 미래로 정확하게 예측했습니다. 연구팀은 또한 시스템 내 일부 화학 종이 단기 기억을 나타내어 과거 입력에 대한 정보를 유지한다는 사실을 발견했습니다.
그들은 또한 비색 반응을 사용하여 완전한 화학적 판독에 대한 개념 증명을 보여주었고, 전자 측정 장치 없이도 시스템 상태를 어떻게 해석할 수 있는지 보여주었습니다. 즉, 화학 반응에 따른 색상 변화를 이용해 시스템 상태를 해석할 수 있어 전자 측정 장치가 필요 없게 되었습니다. 생명의 기원, 신경형 컴퓨팅, 그리고 그 너머 분자 컴퓨팅에 대한 이 새로운 접근 방식은 인공 시스템과 살아있는 세포의 정보 처리 능력 간의 격차를 메울 수 있을 것입니다.
이는 분자 컴퓨팅에 대한 보다 확장 가능하고 유연한 접근 방식을 제안하여 외부 전자 제어 없이도 정보를 처리하고 환경에 대응할 수 있는 자율적인 화학 시스템을 만드는 가능성을 열어줍니다. 허크 교수는 "저수지 컴퓨팅을 화학 시스템에 내장하여 환경을 감지하고, 이 정보를 처리하고, 올바른 조치를 취할 수 있을까?"라고 말하며 이 분야에 대한 팀의 관심을 표명했습니다. "이를 위해서는 예를 들어 화학적 뇌의 출력을 어떤 형태의 기계적 반응이나 살아있는 세포와의 상호 작용으로 변환할 수 있는 다른 요소에 저장소를 결합해야 합니다."
-이 연구는 또한 생명의 기원에 대한 흥미로운 의미를 가지고 있습니다. 이 비교적 단순한 화학 시스템의 새로운 계산적 속성은 초기 생물학적 시스템이 어떻게 정보 처리 능력을 개발했을지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 허크 교수는 이것이 저수지 계산을 연구하는 그의 주된 동기라고 언급했습니다. 연구팀은 또한 인간 뇌의 신경 구조와 기능을 모방하여 계산 효율성과 성능을 개선하는 신경형 컴퓨팅에 잠재력이 있다고 보고 있습니다. "저희는 포르모세 리저버 컴퓨터 의 컴퓨팅 파워의 기술적 한계를 탐구하는 데 매우 관심이 있습니다. 이는 IBM 취리히와 협력하여 진행 중인 연구입니다. 리저버 컴퓨팅은 신경형 컴퓨팅 의 한 예이며 , 기존 컴퓨터보다 에너지를 덜 소모할 것으로 예상되어 관심을 모았습니다." 허크 교수가 설명했습니다.
추가 정보: Mathieu G. Baltussen et al, 자기 조직화 반응 네트워크의 화학 저장고 계산, Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07567-x 저널 정보: Nature
https://phys.org/news/2024-07-scientists-chemical-reservoir-formose-reaction.html
https://www.nature.com/articles/s41565-022-01258-2?fromPaywallRec=false
메모 2407141845
만약 샘플oms.vix.ain이 1억=n 끝수의 (n2)로 거대하고 그 내부에 수많은 부분집합 형태의 vix.ain이 존재한다면 키랄 선대칭의 궤도의 파이링을 가진, 수 많은 상황들이 마치 원자의 전자 smolas.tsp들에 키랄 궤도내에서 도파관을 통과하는 빛처럼 전반사로 움직이는 것과 유사해진다. 그러나 그 위치는 알수 없다. 그런데 더 알 수 없는 위치에 n2을 지정해 주면, 그 전자는 상하로 이동할 수도 있다. 허허.
이것은 화학이 다소 복잡해 보일지 몰라도, 대부분의 반응 순서가 좌표내에 전자 이동이 qpeoms.grid에서 선형적이라는 점이다.
이는 생명의 기원에 대한 비교적 단순한 화학 시스템의 새로운 계산적 속성은 초기 생물학적 시스템이 어떻게 정보 처리 능력을 개발했을지에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.
-"I am very interested in the chemical driving forces that led to the origin of life. In this context, we are looking for mechanisms by which chemical evolution can shape the properties of complex reaction mixtures. This research explores how molecular systems process information. ,” he explained to Phys.org. Formose Reaction The Formose reaction is a chemical reaction that synthesizes sugar from formaldehyde in the presence of calcium hydroxide as a catalyst. This reaction was chosen because of its unique properties.
-Professor Herck said: "Chemistry may seem complex to an outsider, but most reaction sequences are more or less linear. The formose reaction is a unique example of a self-organizing reaction network with a highly non-linear topology involving numerous positive and negative feedback loops. .” he explained. In other words, the reaction is not straightforward and produces several intermediate compounds, which react further to form new compounds. These dynamic reactions can produce a variety of chemical species and are inherently nonlinear. Additionally, the network includes positive feedback loops that amplify response outcomes and negative feedback loops that weaken response outcomes. This network is called “self-organizing” because it naturally evolves and responds to chemical inputs, producing a variety of outputs, without the need for external intervention.
-This research also has interesting implications for the origin of life. The new computational properties of this relatively simple chemical system may provide insight into how early biological systems may have developed their information-processing capabilities. Professor Herck noted that this was his main motivation for studying reservoir calculations. The research team also sees potential in neuromorphic computing, which improves computational efficiency and performance by mimicking the neural structure and function of the human brain. “We are very interested in exploring the technical limits of the computing power of the Formose Reservoir Computer. This is ongoing research in collaboration with IBM Zurich. Reservoir computing is an example of neuromorphic computing, and it consumes less energy than traditional computers. It was expected that it would be done, so it attracted attention.” Professor Huck explained.
==========================
Memo 2407141845
If the sample oms.vix.ain is huge, with 100 million = n final number (n2), and there are numerous subsets of vix.ain inside it, there are many situations with chiral axisymmetric orbital pi rings, as if they were atoms. The electrons in smolas.tsp become similar to those moving by total reflection, like light passing through a waveguide, within a chiral orbital. However, its location is unknown. However, if n2 is assigned to an unknown location, the electron may move up and down. haha.
Although the chemistry may seem a bit complicated, most reaction sequences are linear in qpeoms.grid with electron transfer in coordinates.
This new computational property of a relatively simple chemical system at the origin of life could provide insight into how early biological systems may have developed their information processing capabilities.
Example 1.
vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd|0000e0
000ac0|f00bde
0c0fab|000e0d
e00d0c|0b0fa0
f000e0|b0dac0
d0f000|cae0b0
0b000f|0ead0c
0deb00|ac000f
ced0ba|00f000
a0b00e|0dc0f0
0ace00|df000b
0f00d0|e0bc0a
sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
Sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
tetration 학교에서 가르쳐주지 않는 연산 https://www.youtube.com/watch?v=mIxrcXrrxAI
댓글