Команда ученых разработала новый алгоритм для решения теоретических уравнений активной материи, углубляя наше понимание живых материалов. Эта работа имеет решающее значение в области биологии и вычислительной техники, открывая путь к новым открытиям в морфологии клеток и созданию искусственных биологических машин.
Усовершенствованный суперкомпьютерный алгоритм с открытым исходным кодом предсказывает морфологию и динамику биологических материалов, позволяя им исследовать их поведение в пространстве и времени.
Биоматериалы состоят из отдельных компонентов, включая крошечные двигатели, которые преобразуют топливо в движение. Этот процесс создает модели движения, которые позволяют материалу формировать себя посредством последовательного потока, движимого постоянным расходом энергии. Эти постоянно действующие материалы называются «активными веществами».
Механику клеток и тканей можно описать с помощью теории активной материи — научной основы для понимания формы, течения и формы живой материи. Теория активной материи состоит из множества сложных математических уравнений.
Ученые из Института молекулярно-клеточной биологии и генетики Макса Планка в Дрездене (MPI-CBG), Центра системной биологии Дрездена (CSBD) и Технического университета Дрездена разработали алгоритм и реализовали его в суперкомпьютерном коде с открытым исходным кодом, который впервые позволяет решать теоретические уравнения активной материи в реальных сценариях. Эти решения приближают нас на гигантский шаг к разгадке вековой загадки того, как клетки и ткани приобретают свою форму, и созданию искусственных биологических машин.
Биологические процессы и поведение часто очень сложны. Физические теории обеспечивают точную количественную основу для их понимания. Теория активных материалов обеспечивает основу для понимания и описания поведения активных материалов, которые представляют собой материалы, состоящие из отдельных компонентов, способных преобразовывать химическое топливо («пищу») в механическую силу.
Несколько ученых из Дрездена сыграли ключевую роль в разработке этой теории, в том числе Франк Юлихер, директор Института физики сложных систем Макса Планка, и Стефан Грилл, директор Института физики сложных систем Макса Планка. Вооружившись этими физическими принципами, математические уравнения можно использовать для описания и прогнозирования динамики активной живой материи.
Однако эти уравнения чрезвычайно сложны и их трудно решить. Поэтому ученым нужны мощности суперкомпьютеров, чтобы понимать и анализировать живую материю. Существует множество методов прогнозирования поведения активных материалов. Некоторые сосредотачиваются на крошечных отдельных частицах, некоторые изучают активные материалы на молекулярном уровне, а некоторые изучают крупномасштабные активные жидкости. Эти исследования помогают ученым понять, как активные вещества ведут себя в разных пространственных и временных масштабах.
Решайте сложные математические уравнения
Ученые из исследовательской группы Иво Сбальцарини, профессора Центра системной биологии Дрездена (CSBD) Дрезденского технического университета, руководителя исследовательской группы Института молекулярной клеточной биологии и генетики Макса Планка (MPI-CBG) и директора Школы компьютерных наук Дрезденского технического университета, теперь разработали компьютерный алгоритм, который может решать уравнения движущейся материи.
Результаты их исследований были опубликованы в журнале Physics of Fluids и помещены на обложку. Предложенный ими алгоритм позволяет решать сложные уравнения движения материи в трехмерных пространствах сложной формы.
«Наш метод может обрабатывать различные формы, которые со временем меняются в трехмерном пространстве», — сказал математик Абхинав Сингх, один из первых авторов исследования. «Наш алгоритм использует новый численный подход, который позволяет легко обрабатывать сложные формы, даже если точки данных распределены неравномерно». Биологически реалистичные сценарии, точное решение теоретических уравнений. Используя наш метод, мы наконец сможем понять долгосрочное поведение активных материалов в движущихся и неподвижных ситуациях и, таким образом, предсказать их динамику. Кроме того, теорию и моделирование можно использовать для программирования биологических материалов или создания двигателей наномасштаба для извлечения полезной работы».
Другой первый автор, Филипп Зурке, выпускник магистерской программы вычислительного моделирования и моделирования в Техническом университете Дрездена, добавляет: «Благодаря нашей работе ученые теперь могут предсказывать, например, форму тканей или когда биоматериалы станут нестабильными или неупорядоченными. Это имеет глубокие последствия для понимания механизмов роста и заболеваний».
Мощный код, доступный каждому
Ученые реализовали свое программное обеспечение с использованием библиотеки с открытым исходным кодом OpenFPM, что означает, что другие могут использовать его бесплатно. OpenFPM был разработан группой Сбальцарини для демократизации крупномасштабных научных вычислений.
Авторы сначала разработали специальный компьютерный язык, который позволил ученым-компьютерщикам писать код суперкомпьютера, задавая уравнения в математической записи, и позволял компьютеру создавать правильный программный код.
Таким образом, им не нужно начинать с нуля каждый раз, когда они пишут код, что эффективно сокращает время разработки кода в научных исследованиях с месяцев или лет до дней или недель, что значительно повышает эффективность работы.
Из-за огромных вычислительных требований при изучении трехмерных активных материалов новый код масштабируется на многопроцессорных параллельных суперкомпьютерах с общей и распределенной памятью благодаря использованию OpenFPM. Хотя приложение предназначено для работы на мощных суперкомпьютерах, его также можно запускать на обычных офисных компьютерах, используемых для изучения 2D-материалов.
Иво Сбалзарини, ведущий исследователь исследования, заключает: «Мы потратили десять лет исследований, чтобы создать эту среду моделирования и повысить производительность вычислительной науки. Теперь все это объединено в инструменте для понимания трехмерного поведения живых материалов. Наш код имеет потенциал для исходного кода, масштабируемость и способность справляться со сложными ситуациями открывают новые возможности для моделирования активных материалов. веками озадачивал ученых, но может также помочь нам создать искусственные биологические машины с минимальным количеством компонентов».
Это исследование финансировалось Bundesministerium f€ur Bildung und Forschung (BMBF), Федеральным центром масштабируемого анализа данных и искусственного интеллекта (ScaDS.AI) и Дрезденом/Лейпцигом.
Компьютерный код, подтверждающий результаты этого исследования, общедоступен в репозитории GitHub 3Dactive-гидродинамики по адресу https://github.com/mosaic-group/3Dactive-гидродинамика.
Платформа с открытым исходным кодом OpenFPM доступна по адресу https://github.com/mosaic-group/openfpm_pdata.
Связанные публикации по встроенным компьютерным языкам и программным библиотекам OpenFPM:
https://doi.org/10.1016/j.cpc.2019.03.007
https://doi.org/10.1140/epje/s10189-021-00121-x