촉매 및 다른 중요한 화학공정에서 화학시스템의 미로를 통한 분자의 이동은 매우 중요하기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션이 잠정적인 분자/미로 상호반응의 모델을 만드는데 자주 사용되고 있다. 과거에는 이러한 시뮬레이션을 수행하는 것이 매우 비싸고 시간이 걸리는 작업이었으나 이제 미국 로렌스 버클리 실험실의 연구구원들이 개발한 새로운 알고리듬을 사용하여 앞으로 시뮬레이션을 보다 빨리 그리고 보다 쉽게 수행하고 보다 정확하고 많은 결과들을 계산하고 만드는데 사용할 수 있게 되었다.
“현재 유용한 재료들을 위해 차단될 수 있기 전에 많은 구조에 대한 분자 시뮬레이션을 하는데 있어 중요한 한계 요소는 성공적인 시뮬레이션을 세우기 위해 구조들을 시각적으로 분석하는 것이 필요한 것이다. 우리가 추진한 접근법에 의해 이러한 구조 분석이 자동적으로 행해질 수 있으며 이에 의해 재료 스크리닝의 전체 공정이 빨라질 수 있게 되었다.”라고 컴퓨터 화학자이며 버클리 실험실 컴퓨터 연구부의 2008 Glenn T. Seaborg 회원인 Maciej Haranczyk는 말한다. Haranczyk는 “화학 미로 내에서 항해하고 있는 분자 지렁이(Navigating molecular worms inside chemical labyrinths)”라는 제목으로 국립과학아카데미 프로시딩에 게재된 논문의 공동저자이다. 논문의 다른 저자는 James Sethian로서 버클리 실험실 컴퓨터 연구부의 수학그룹장이며 캘리포니아 대학 버클리 수학과의 교수이기도 하다.
새로운 알고리듬의 성공 요소는 분자를 고정된 반경을 가진 단단한 구로서 취급하던 기존의 생각에서 벗어난 것이다. 대신 Haranczyk와 Sethian은 유연하게 연결되어 있는 블록으로부터 “분자 지렁이”를 만들었다. 이들 분자 지렁이들은 분자의 기하학적 구조에 대해 보다 현실적인 묘사를 할 수 있게 해주며 따라서 분자들이 주어진 화학 미로를 통해 항해하는 방법을 보다 정확하게 그려낼 수 있다고 Sethian는 설명한다.
"사실, 관심이 있는 대부분의 분자들은 가장 간단한 용매 혹은 가스에서도 거의 구형으로 되어 있지 않기 때문에 분자들을 구형으로 간주하면 오차가 많이 생기게 된다. 우리가 생각해낸 분자 지렁이는 화학 미로를 가로지르는 동안에 모양을 바꿀 수 있으며 이는 분자들을 단지 하나의 구형 봉이나 단단한 실제 모양의 긴 막대 형으로 생각하였을 때 접근할 수 없었던 부분까지 도달하는 것을 가능하게 한다. 이는 효율적으로 조사될 수 있는 탐침봉 및 구조들의 영역을 넓혀준다.”라고 Sethian는 말한다.
한 분자가 화학 시스템을 통해 항해하면서 시스템 내의 어느 특정한 부위 및 위치에 접근하여 촉매 반응 및 다른 화학반응이 진행되는 정도를 결정한다. 이들 중요한 부위들 중에서 많은 부위들이 움푹 들어간 부위, 주머니 혹은 감춰진 틈새 혹은 채널과 같은 곳에 묻혀져 있다. 화학 시스템이 접근할 수 있는 부피-분자들이 침투할 수 있는 자유 부피-도 확산, 점도 및 전기 전도도를 포함한 시스템의 물리적 특성에 중요하다. 한 분자가 주어진 화학 미로를 가로질러 갈 수 있는지를 예측하는 것이 시뮬레이션이 답변해야만 하는 첫 번째 질문이 되며 가장 짧은 횡단 통로를 인식하고, 시스템을 통해 횡단할 수 있는 가장 큰 탐침봉을 발견하고 접근할 수 있는 부피를 계산하는 일이 연결되어야 한다.
"미로 내에서 모든 원자들을 가진 분자를 통과하는 모든 원자들의 상호반응을 포함시키는 것은 매우 경비가 많이 드는 필수적인 과정이며 이 과정은 시뮬레이션 매 단계에서 반복되어야만 한다. 또한, 분자 동력학에서는 단지 한 분자에 대한 궤적만 조사된다. 침투하는 분자는 통과해야 하는 길을 찾기 전에 시스템의 벽에 부딪혀 튀게 되고 화학 미로 내에서 가능한 부피를 그려내는 것은 분자의 움직임을 정확하게 보기 위한 시뮬레이션을 매우 오래 하여야 가능할 수 있다.”라고Haranczyk는 말한다.
다공성 재료의 빈 공간들을 분석하는 것에 의해 공정을 자동화하려고 하는 Haranczyk는 물질 내부를 통과하고 지도를 그려낼 수 있는 탐침봉에 대한 아이디어를 가지고 있다. Sethian은 복잡한 환경 내에서 기하학적 구조를 계산하는 여러 가지 알고리즘뿐만 아니라 로봇 항해 및 통로 계획에 사용될 수 있는 수학적인 기술 분야에 대해 함께 일하고 있다 "여기서 흥미로운 것은 새로운 기술을 세우기 위해 두 개의 다른 세개를 한 곳에 가져올 수 있다는 것이다.”라고 Sethian는 말한다. 두 과학자들은 분자 지렁이 알고리즘을 개발하기 위해 그들의 기술을 모으고 있다. 제올라이트는 1950년대 후반 이후에 화학촉매, 분리막 및 담수화 분야에 응용하기 위해 폭넓게 사용되고 있다. 제올라이트는 특히 오일 정제에서 알칸을 깨는 촉매반응에서 매우 유용하다.
"현재까지 알려진 190의 제올라이트 구조가 있다. 그러나 이들은 이론적인 배경에서 실현 가능한 250만 개의 구조 중의 아주 적은 부분에 해당된다. 가상적인 제올라이트 구조에 대한 데이터베이스 개발은 원리상으로 어떤 특성을 가진 제올라이트를 스크리닝할 수 있는 것과 같이 촉매를 디자인하는데 있어 아주 중요한 단계로 생각되어 왔다. 그러나 분자 동력학 특성을 통해 모든 가능한 제올라이트 구조들을 일방적으로 스트리닝하는 것은 컴퓨터 상으로는 불가능하기 때문에 다양한 특성의 초기 분석을 기반으로 한 빠른 분류가 필요하다.”라고 Haranczyk는 말한다.
전형적인 알칸-분해 제올라이트에 대한 분자 지렁이 알고리즘의 성공적인 시험은 다양한 다른 다공성 재료들뿐만 아니라 새로운 제올라이트 스크리닝에 사용할 수 있는 직접적인 가능성을 제시하였다. 또한, 알고리듬은 대기 중으로 방출되기 전에 탄소 배출을 잡을 수 있는 재료들을 찾는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 추후의 개선에 의해 이 결과는 언젠가는 단백질, 특히 효소에 적용될 수도 있다. “과학에서 선구자가 되는 것과 이전에는 전혀 풀리지 않았던 매우 복잡한 문제를 푸는 것은 항상 매우 신나는 일이다.”라고 Haranczyk는 말한다.
< 그림설명> 전형적인 알칸-분해 제올라이트의 화학 미로를 항해하는 부탄 분자를 나타내는 분자 지렁이. 알고리듬은 주기적인 제올라이트 구조를 횡단하는 부탄의 가장 짧은 통행 경로를 계산하는데 사용된다.
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