• 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.

     

     

     

Współpraca

WCSS

ICM

PCSS

CYFRONET

Białystok

MCSRTASK

UMCS

YouTube

Nasz kanał na YouTube, na którym umieszczamy instrukcje do wykonywania, zapraszamy do przesyłania własnych filmów!!! Filmy you Tube

Reklama

 

Praktyczne obliczenia powierzchni energii potencjalnej (PES)

Wykonanie powierzchni energii potencjalnej (PES) dla układu bez relaksacji możemy zrobić przygotowując serie plików wsadowych, w którym każdy z nich jest jednym punktem na wykresie. Proces ten możemy z automatyzować i przygotować jeden plik wsadowy zawierający instrukcje postępowania. Jedna z metod zostanie przedstawiona na przykładzie cząsteczki H2O2[1].

W tym celu budujemy strukturę startową i zapisujemy ją w postaci Z-macierzy (opis Z-macierzy znajduje się na portalu molnet.eu):

H
O 1 B1
O 2 B2 1 A1
H 3 B3 2 A2 1 D1

B1 0.96000000
B2 1.32000000
B3 0.96000000
A1 109.50000032
A2 109.49999973
D1 0.00000000

Czytaj więcej: Praktyczne obliczenia powierzchni energii potencjalnej (PES)

Powierzchnia energii potencjalnej (PES)

Badanie powierzchni energii potencjalnej (PES – Potential Energy Surface) podczas zmiany parametrów geometrycznych układu można wykorzystać do:

- obliczania energii stanów przejściowych reakcji bądź zmiany konformacji
- szukania konformerów o najniższej energii, badanie minimów energetycznych – określanie typu oraz ilości minimów energetycznych
- wytłumaczenia niektórych badań spektroskopowych
- PES jest przydatne w badaniach dynamiki układów, termodynamiki
- prezentacji wyników obliczeniowych

Czytaj więcej: Powierzchnia energii potencjalnej (PES)

Obliczanie energii oddziaływania

Obliczanie energii oddziaływania

Pierwszym etapem obliczeń energii oraz sposobów oddziaływania jest optymalizacja kompleksu cząsteczek. Należy tak zbudować cząsteczki i tak ustawić je koło siebie, żeby jak najlepiej odzwierciedlały możliwe oddziaływania. Następnie taki układ poddajemy procesowi optymalizacji. Czasami do końca nie wiemy, w którym miejscu następuje oddziaływanie wówczas próbujemy różnych sposobów.

Jeżeli otrzymaliśmy zoptymalizowany kompleks dwóch cząsteczek, wówczas przystępujemy do analizy wiązań wodorowych (odległości, kąty) lub do klasyfikacji występujących oddziaływań. Tą analizę opieramy na strukturze kompleksu. Jednym z ważniejszych parametrów są obliczenia energii. Załóżmy, że nasz kompleks składa się z dwóch fragmentów: A i B. Jeżeli znamy energie zoptymalizowanych osobno fragmentów A i B oraz energię kompleksu, wówczas możemy obliczyć energię dysocjacji kompleksu. Liczona jest ona jako różnica energii kompleksu AB i osobno fragmentów A i B. Można to wyrazić wzorem:

ΔEdysocjacji = EAB – EA’ – EB'

Czytaj więcej: Obliczanie energii oddziaływania

Funkcje termodynamiczne ΔE, ΔH, ΔG

Funkcje termodynamiczne ΔE, ΔH, ΔG

Obliczenie energii układu jest jednym z podstawowych obliczeń, energię wykorzystuje się do:

  • porównywania konformerów, wybieranie konformeru o najmniejszej energii
  • zestawiania diagramów energetycznych dla ścieżek reakcji chemicznych, dzięki temu można wybrać odpowiedni mechanizm
  • obliczenia entalpii reakcji chemicznych
  • spektroskopii
  • obliczania energii oddziaływań, trwałości układów – korelacja z wynikami eksperymentalnymi

  • Czytaj więcej: Funkcje termodynamiczne ΔE, ΔH, ΔG

Kwasowość Bronsteda

Kwasowość Brønsteda
Dawid Gąszowski

Wstęp 

Równowagi kwasowo - zasadowe składają się na podstawy chemii. Szczególnego znaczenia nabiera kwasowość ciągle powiększającej się grupy związków o charakterze superkwasowym. Tego typu związki znajdują zastosowanie jako katalizatory. Wiele z nich, np. klatki karboranowe, cz y zeolity to ciała stałe, więc "klasyczne" definicje kwasowości oparte o pH, czy funkcję kwasowości Hammet'a są bezużyteczne. Stąd konieczność obliczeń.

To opracowanie ma na celu pokazać sposób opisu kwasowości w fazie gazowej za pomocą chemii obliczeniowej.

Reakcja protonowania

Reakcja protonowania zasady B w fazie gazowej jest dana równaniem: 

Bn-1(g) + H+(g) → BHn(g)

Deskryptorem kwasowości w chemii obliczeniowej jest powinowactwo protonowe zasady B zdefinowane następująco w fazie gazowej:

PA(Bn-1)=ΔEel + Δ(ZPVE) + ΔEt + ΔEr + ΔEv + Δ(pV)
ΔEel = [ Etot(Bn-1) + Etot(H+) - Etot(BH)]

Na powyższe równania składa się różnica całkowitych energii substratów i produktów reakcji protonowani - ΔEel , różnica energii punktów zerowych reagentów, Δ(ZPVE), różnice energii wynikające ze zmiany liczby translacyjnych, rotacyjnych i oscylacyjnych stopni swobody - ΔEt,r,v . Wszystko to złożone razem daje ujemną standardowa entalpię reakcji protonowania w fazie gazowej.
 

Czytaj więcej: Kwasowość Bronsteda

Strona 3 z 4

A4 Infociacho

Informacje o plikach cookie

Ta strona używa plików Cookies. Dowiedz się więcej o celu ich używania i możliwości zmiany ustawień Cookies w przeglądarce. Czytaj więcej...