• Modelowanie molekularne to technika obliczeniowa, która wykorzystuje zasady fizyki i chemii do symulowania zachowań cząsteczek i interakcji między nimi. Modelowanie molekularne umożliwia przewidywania i tłumaczenie obserwowanych zjawisk.  Jest ono także ważnym narzędziem w dziedzinie chemii, biologii, farmakologii, ochrony środowiska, oraz innych nauk przyrodniczych.

    Portal molnet.eu od samego początku 2008 prezentował informacje przydatne w tej dziedzinie nauki. Robiliśmy także praktyczne szkolenia molekularne, wydawaliśmy książki i inne materiały. Obecnie materiały po przebudowie można znaleźć jako fragmenty dokumentacji praktycznych szkół, podzieliliśmy także na oprogramowanie:

    Gaussian - jest jednym z profesjonalnych narzędzi dla osoby zajmującej się modelowaniem molekularnym.

    HyperChem - jest profesjonalnym, łatwiejszym dlatego jest bardziej nastawiony na edukacyjne działania pakietem do obliczeń

    Scigress - profesjonalny pakiet do obliczeń molekularnych, w którym prowadziliśmy jedną z Praktycznych Szkół Modelowania

    Dodatkowo umieliliśmy:

    Dla osób lubiących klasyczne materiały nie długo udostępnimy książki bez opłat.

      Modelowanie Molekularne w chemii organicznej,
    Doskocz Marek, Doskocz Jacek, Szczepan Roszak, Roman Gancarz, Ilość stron: 80, 2007, ISBN: 978-83-926222-0-8 
     Praktyczne Modelowanie Molekularne
     Ilość stron: 170, Rok: 2010 ISBN: 978-83-926222-3-9
      AI- Szkoła,
     Autorzy: Doskocz Marek, Laskowska, Magdalena, Doskocz, Joanna, Gryniewicz-Balińska, Katarzyna, Gibasiewicz, Anna, Górski Kacper, Wojciechowski Piotr, Kujawski Jacek, ilość stron 80, rok wydania 2024, ISBN: 978-83-938092-4-0
  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w analizie danych naukowych przynosi wiele korzyści. Oto kilka powodów, dlaczego warto używać AI w analizie danych naukowych:

    1. Skalowalność: AI może przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż tradycyjne metody analizy danych, co pozwala na efektywne analizowanie dużych zbiorów danych naukowych. Z doświadczenia własnego możemy powiedzieć, że najtrudniej zrobić pierwszą ścieżkę analizy. Stosując sztuczną inteligencją oraz zdobywając coraz więcej wiedze, chcemy więcej.
    2. Odkrywanie wzorców: Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, AI może pomóc w identyfikowaniu ukrytych wzorców i zależności w danych naukowych, co może prowadzić do nowych odkryć i wniosków. Doświadczenie mówi, że czasami to co czujemy możemy znaleźć poprzez sieć neuronową.
    3. Automatyzacja: AI może automatyzować proces analizy danych naukowych, co pozwala badaczom zaoszczędzić czas i zasoby, które mogą być przeznaczone na bardziej zaawansowane badania. Nawet jeżeli pracujemy na oprogramowaniu zewnętrznym, to są biblioteki, które umożliwiają "klikanie".
    4. Precyzja: Dzięki zdolnościom predykcyjnym i klasyfikacyjnym AI, analiza danych naukowych może być bardziej precyzyjna i dokładna, co może prowadzić do bardziej wiarygodnych wyników. Powtarzalność badań to jest coś, nad czym warto skupić się.
    5. Interaktywność: AI może być wykorzystywana do tworzenia interaktywnych narzędzi do analizy danych naukowych, co umożliwia badaczom eksplorację danych w bardziej intuicyjny sposób. Dodatkowo wchodzą jeszcze możliwości multi modalne.

    W rezultacie, wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych naukowych usprawnienia proces badawczy.

  • Komputer kwantowy to rodzaj komputera, który wykorzystuje zasady mechaniki kwantowej do przetwarzania informacji. W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, które używają bitów jako podstawowej jednostki informacji (0 lub 1), komputery kwantowe korzystają z kubity, które oprócz wartości 0 lub 1 posiadają pełny zakres stanów pośrednich. Kubit tym samym staje się układem zdolnym do przechowywania oraz przenoszenia znacznie większej liczby informacji niż bit, dzięki czemu jego wydajność jest wielokrotnie wyższa.

    Komputery kwantowe mają potencjał do rozwiązywania problemów, które są trudne lub niemożliwe do rozwiązania przez tradycyjne komputery. Przykładowe zastosowania obejmują symulacje złożonych systemów kwantowych, optymalizację, kryptografię kwantową i badania chemiczne. Obecnie komputery kwantowe są w fazie intensywnego rozwoju, a wiele firm i instytucji badawczych pracuje nad ich udoskonaleniem. 

    Pomimo postępów, komputery kwantowe wciąż stoją przed wyzwaniami technicznymi, takimi jak utrzymanie stabilności kubitów i redukcja błędów kwantowych. Wraz z dalszym rozwojem technologii kwantowych, można spodziewać się coraz większej liczby zastosowań komputerów kwantowych w przyszłości.

     

    Kubity możemy fizycznie realizować poprzez: foton, stan koherenty światła, elektrony, jądra atomowe, obojętny atom, pułapki jonowe, Tunelowanie Josephsona, Pojedynczo naładowana para kropek kwantowy, kropki kwantowe, kubity wibracyjne, porządek topologiczny, półprzewodnik dwuwymiarowy. Czyli jak widać duże są możliwości.

     

     

     

Ćwiczenie

Moment dipolowy cząsteczki

Moment dipolowy towarzyszy cząsteczkom, w których występuje nierównomierne i niesymetrycznie rozłożony ładunek. Opisuje on pośrednio "wypadkowe rozłożenie ładunku" i charakteryzuje bezpośrednio dipol. Duży wpływ na wielkość momentu dipolowego ma elektroujemność pierwiastków oraz geometria cząsteczki. Tak na przykład woda dzięki budowie kątowej posiada moment dipolowy a dwutlenek węgla już nie, ponieważ posiada budowę liniową. Moment dipolowy jest wartością wektorową, a cząsteczki posiadające trwały, niezerowy moment dipolowy nazywamy polarnymi. Wartość wektora momentu dipolowego możemy policzyć z obliczonego rozkładu ładunków Mullikena, podstawiając do wzoru:

 

wzór na moemnt dipolowy cząsteczki

 

Wartość otrzymujemy w Debay'ach, a x, y, z są współrzędnymi kartezjańskimi ładunków.

więcej informacji także w artykule Moment dipolowy


Więcej informacji teoretycznych na temat momentu dipolowego znajdziesz w artykule Elektryczny moment dipolowy. Tutaj znajdziesz informacje jak w praktyczny spospob liczyć tą wartość dla cząsteczek - układów za pomocą różnych programów.

 


Obliczenia momenty dipolwego w programie Gaussianie

 

Obliczenia momentu dipolowego, jak i rozkład ładunków jest liczony standardowo za każdym razem podczas obliczeń. Po skończeniu obliczeń wartości momentów dipolowych w pliku wynikowym możemy znaleźć na samym końcu po słowie Dipole=.

 

1\1\ WCSS-GROMADA-COMPUTE-1-6\SP\RB3LYP\6-31G(d,p)\H2O1\MAREKDOS\10-Ma
y-2007\0\\#P B3LYP/6-31G(D,P) SCRF=(CPCM,SOLVENT=WATER,READ) GEOM=CHEC
KPOINT\\Title Card Required\\0,1\O,0,-0.0954094714,0.,-0.072620685\H,0
,-0.079238472,0.,0.8959847601\H,0,0.8425142434,0.,-0.3150192802\\Versi
on=IA64L-G03RevC.02\State=1-A'\HF=-76.4309029\RMSD=2.134e-05\Dipole=0.
7374232,0.0,0.5612878\PG=CS [SG(H2O1)]\\@

NO SCIENCE HAS EVER MADE MORE RAPID PROGRESS IN A
SHORTER TIME THAN CHEMISTRY.
-- MARTIN HEINRICH KLOPROTH, 1791

(FIRST PROFESSOR OF CHEMISTRY AT THE UNIVERSITY OF BERLIN)
Job cpu time: 0 days 0 hours 0 minutes 3.7 seconds.
File lengths (MBytes): RWF= 17 Int= 0 D2E= 0 Chk= 10 Scr= 1
Normal termination of Gaussian 03 at Thu May 10 11:12:07 2007.

 

Podstawiając trzy kolejne liczby zaznaczone pogrubieniem do wzoru: μ=2.54.(x2 + y2 + z2)1/2 otrzymujemy moment dipolowy w Debay'ach.

Można także skorzystać z programu GaussView. Z zakładki Results wybieramy Summary i otrzymujemy już wyliczoną wartość momentu dipolowego.

 


Obliczanie momentu dipolowego z wykorzystaniem programu HyperChem

 

Używając programy Hyperchem dokonujemy optymalizacji cząsteczki, a następnie z menu Compute wybieramy opcję Properties i odczytujemy moment dipolowy z okna dialogowego:

Molecule Properies

 


Ćwiczenie:
 
Wykonaj optymalizację niżej wymienionych struktur metodą B3PW91 w bazie STO-3G oraz w bazie 6-31G(d,p). Dla cząstek, które posiadają większą liczbę konformerów przeprowadź analizę konformacyjną.1 Porównaj obliczone momenty dipolowe z wartościami eksperymentalnymi znalezionymi w literaturze.


CCl4, CHCl3, CH2Cl2, CHCl3, CCl4, benzen, fenol, alanina, H2O, H3O+, 2-chloropropan, 1,4-dioksan

Odpowiedz na pytania:

Jak symetria wpływa na moment dipolowy?

Czy któraś z konformacji 1,4-dioksanu przeważa w warunkach normalnych?

Która z baz lepiej nadaje się do obliczeń wartości momentu dipolowego?

Jak wpływa moment dipolowy na polarność rozpuszczalników?

Jakimi wymienione substancje są rozpuszczalnikami polarnymi czy nie polarnymi?

Dla 1,4-dioksanu przeanalizuj izomery konformacyjne (podobne izomery są jak dla cykloheksanu).

A4 Infociacho