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科学/高级科学计算研究 2025 财年国会理由
高级科学计算研究概述 高级科学计算研究 (ASCR) 计划的使命是推进应用数学和计算机科学；与学科科学合作提供最复杂的计算科学应用；推进计算和网络能力；并与包括美国工业界在内的研究界合作，为科学和工程开发未来几代计算硬件和软件工具。ASCR 支持通过计算实现科学发现的最先进的能力。ASCR 与科学办公室 (SC) 以及应用技术办公室、其他机构和行业的合作对于这些努力至关重要。ASCR 的计算机科学和应用数学活动为提高国家高性能计算 (HPC) 生态系统的能力奠定了基础，通过专注于长期研究来开发创新的软件、算法、方法、工具和工作流程，以预测未来的硬件挑战和机遇以及科学应用和能源部 (DOE) 任务需求。同时，ASCR 与其他学科科学合作，在对 SC、DOE 和国家具有战略重要性的领域提供一些最先进的科学计算应用程序。 ASCR 还部署和运营世界一流的开放式 HPC 设施和高性能科学研究网络基础设施，包括这一战略技术前沿所需的独特专业知识。半个多世纪以来，美国通过持续投资于研究、开发和定期部署新的先进计算系统和网络以及有效使用它们的应用数学和软件技术，保持了世界领先的计算能力。美国在计算领域的领先地位带来的好处包括：大大提高了劳动力生产率，加速了科学和工程领域的进步，推进了先进的制造技术和快速成型技术，以及无需测试的库存管理。a 计算科学使研究人员能够探索、理解和利用自然和工程系统，这些系统太大、太复杂、太危险、太小或太短暂，无法通过实验进行探索。HPC 领域的领导地位也在维持美国的竞争力方面发挥了至关重要的作用。人们认识到，在高性能计算和值得信赖的人工智能 (AI) 以及计算和数据生态系统整合方面处于领先地位的国家将在开发创新型清洁能源技术、医药、工业、供应链和军事能力方面引领世界。美国还需要利用对科学的投资来开发创新的新技术、材料和方法，以加强我们的清洁能源经济，并确保所有美国人都能从这些投资中获益。下一代科学突破将来自于在极大规模人工智能中采用数据驱动方法，以及美国研究人员和 SC 用户设施生成的数据量和复杂性的大幅增加。人工智能技术与这些现有投资的融合为创新和技术开发和部署创造了强大的加速器。ASCR 处于关键地位，可以利用百亿亿次级生态系统和数十年的基础研究投资以及行业合作伙伴关系，以国家利益为目标，推动负责任地开发人工智能技术和人工智能支持的科学。量子信息科学 (QIS) ——利用复杂的量子力学现象创造获取和处理信息的全新方式的能力——正在开辟科学发现和技术创新的新视野，这些新视野建立在数十年 SC 投资的基础上。能源部设想未来，QIS 这一交叉领域将越来越多地推动科学前沿和创新，以实现基于量子互联网的量子应用的全部潜力，从计算到传感。然而，我们需要采取大胆的方法，更好地结合技术创新链的所有要素，并联合 SC、大学、国家实验室和私营部门的人才，共同努力，使美国引领世界走向量子未来。微电子科学应用的持续进步，尤其是这些设备在 HPC 和 AI 中的能源利用，是 ASCR 所有努力的基础。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，通过百亿亿次计算项目 (ECP) 中建立的联系，继续与行业、应用技术办公室、其他机构和科学界进行互惠互利的合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。美国能源部设想，未来量子信息系统这一交叉领域将不断推动科学前沿和创新，以实现量子应用的全部潜力，从计算到传感，通过量子互联网连接起来。然而，我们需要采取大胆的方法，更好地结合技术创新链的所有要素，并将 SC、大学、国家实验室和私营部门的人才聚集在一起，共同努力，使美国引领世界走向量子未来。微电子科学应用的持续进步，尤其是这些设备在 HPC 和 AI 中的能源利用，是 ASCR 所有努力的基础。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，通过百亿亿次计算项目 (ECP) 中建立的联系，继续与行业、应用技术办公室、其他机构和科学界进行互惠互利的合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。美国能源部设想，未来量子信息系统这一交叉领域将不断推动科学前沿和创新，以实现量子应用的全部潜力，从计算到传感，通过量子互联网连接起来。然而，我们需要采取大胆的方法，更好地结合技术创新链的所有要素，并将 SC、大学、国家实验室和私营部门的人才聚集在一起，共同努力，使美国引领世界走向量子未来。微电子科学应用的持续进步，尤其是这些设备在 HPC 和 AI 中的能源利用，是 ASCR 所有努力的基础。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，通过百亿亿次计算项目 (ECP) 中建立的联系，继续与行业、应用技术办公室、其他机构和科学界进行互惠互利的合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。
日记硫化物衍生物作为潜在的铁腐蚀抑制剂：一项计算研究
摘要：目前的工作旨在评估六个日记硫衍生物作为潜在的腐蚀剂。将这些衍生物与Dapsone（4,4'-二氨基二苯基磺基酮）进行比较，这是一种常见的麻风病抗生素，已被证明可以抵抗酸性培养基在酸性培养基中具有超过90％的酸性培养基的腐蚀。由于所有研究的化合物都具有共同的分子主链（二苯基硫），因此将Dapsone视为评估其余部分效率的参考化合物。在这方面，检查了两个结构因子，即（i）通过左右的2组替换日记硫的s原子的效果，（ii）芳基部分中引入电子吸引电子或电子贡献组的效果。使用两种计算化学方法来实现目标：密度功能理论（DFT）和Monto Carlo（MC）模拟。首先，使用B3LYP/6-311+G（D，P）模型化学来计算研究分子的量子化学描述及其几何和电子结构。此外，使用MC模拟研究了测试分子的吸附模式。通常，吸附过程有利于偶极矩较低的分子。基于吸附能结果，预计五座日记硫衍生物将与dapsone相比，起作用是更好的腐蚀抑制剂。
科学/高级科学计算研究 2024 财年国会预算论证
高级科学计算研究概述 高级科学计算研究 (ASCR) 计划的使命是推进应用数学和计算机科学；与学科科学合作提供最复杂的计算科学应用；推进计算和网络能力；并与包括美国工业界在内的研究界合作，为科学和工程开发未来几代计算硬件和软件工具。ASCR 支持通过计算实现科学发现的最先进的能力。ASCR 与科学办公室 (SC) 以及应用技术办公室、其他机构和行业的合作对于这些努力至关重要。ASCR 的计算机科学和应用数学活动为提高国家高性能计算 (HPC) 生态系统的能力奠定了基础，通过专注于长期研究来开发创新的软件、算法、方法、工具和工作流程，以预测未来的硬件挑战和机遇以及科学应用和能源部 (DOE) 任务需求。同时，ASCR 与学科科学合作，在对 SC、DOE 和国家具有战略重要性的领域提供一些最先进的科学计算应用程序。 ASCR 还部署和运营世界一流的开放式 HPC 设施和高性能科学研究网络基础设施。半个多世纪以来，美国通过持续投资于研究、开发和定期部署新的先进计算系统和网络以及有效使用它们的应用数学和软件技术，保持了世界领先的计算能力。美国计算领导力带来的好处是，在提高劳动力生产率、加速科学和工程进步、先进制造技术和快速成型以及无需测试的库存管理方面取得了巨大进步。计算科学使研究人员能够探索、理解和利用自然和工程系统，这些系统太大、太复杂、太危险、太小或太短暂，无法进行实验探索。HPC 的领导地位也在维持美国的竞争力方面发挥了至关重要的作用。人们认识到，在人工智能 (AI) 和计算与数据生态系统整合方面处于领先地位的国家将在开发创新清洁能源技术、药品、工业、供应链和军事能力方面引领世界。美国需要利用科学投资来创新新技术、新材料和新方法，以加强我们的清洁能源经济，并确保所有美国人都能分享这些投资的利益。计算科学的下一代突破将来自于采用极端规模的数据驱动方法，并与美国研究人员和 SC 用户设施生成的数据量和复杂性的大幅增加紧密结合。人工智能技术与这些现有投资的融合为创新和技术开发和部署创造了强大的加速器。量子信息科学 (QIS) ——利用复杂的量子力学现象创造获取和处理信息的全新方式的能力——正在开辟科学发现和技术创新的新视野，这些新视野建立在 SC 数十年的投资之上。能源部设想了一个未来，QIS 的交叉领域将越来越多地推动科学前沿和创新，以实现基于量子的应用的全部潜力，从计算到传感，通过量子互联网连接。然而，需要采取大胆的方法，更好地结合技术创新链的所有要素，并联合 SC、大学、国家实验室和私营部门的人才，共同努力，使美国能够引领世界走向量子未来。摩尔定律（即微芯片创新的历史速度，特征尺寸大约每两年缩小一半）由于基础物理和经济学的限制而即将终结。因此，众多新兴技术正在竞争以帮助维持生产力增长，每种技术都有自己的风险和机遇。ASCR 面临的挑战是了解它们对科学计算的影响，并为快速发展的技术可能带来的破坏做好准备，而不会扼杀创新或阻碍科学进步。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，继续与行业、应用技术办公室、其他机构以及百亿亿次计算项目 (ECP) 的科学界合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。ASCR 提议的活动将推动 AI、QIS、高级通信网络和百亿亿次级及以上的战略计算，以加速实现清洁能源未来、理解和应对气候变化、扩大我们在科学方面的投资影响以及提高美国工业的竞争优势。量子信息科学 (QIS) 是一种利用复杂的量子力学现象来创造获取和处理信息的全新方式的能力，它正在为科学发现和技术创新开辟新的前景，而这些创新建立在数十年来对量子信息科学的投入之上。美国能源部设想，未来量子信息科学这一交叉领域将不断推动科学前沿和创新，以实现量子应用的全部潜力，从计算到传感，通过量子互联网连接起来。然而，我们需要采取大胆的方法，更好地结合技术创新链的所有要素，并联合量子信息科学、大学、国家实验室和私营部门的人才，共同努力，使美国能够引领世界进入量子未来。摩尔定律（即微芯片创新的历史速度，特征尺寸大约每两年缩小一半）由于基础物理学和经济学的限制而即将结束。因此，许多新兴技术正在竞争以帮助维持生产力增长，每种技术都有自己的风险和机遇。 ASCR 面临的挑战是了解它们对科学计算的影响，并为快速发展的技术可能带来的颠覆做好准备，同时又不扼杀创新或阻碍科学进步。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，继续与行业、应用技术办公室、其他机构以及百亿亿次计算项目 (ECP) 的科学界合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。ASCR 提出的活动将推动 AI、QIS、先进通信网络和百亿亿次级及更高级别的战略计算，以加速实现清洁能源未来、理解和应对气候变化、扩大我们在科学方面的投资影响以及提高美国工业的竞争优势。量子信息科学 (QIS) 是一种利用复杂的量子力学现象来创造获取和处理信息的全新方式的能力，它正在为科学发现和技术创新开辟新的前景，而这些创新建立在数十年来对量子信息科学的投入之上。美国能源部设想，未来量子信息科学这一交叉领域将不断推动科学前沿和创新，以实现量子应用的全部潜力，从计算到传感，通过量子互联网连接起来。然而，我们需要采取大胆的方法，更好地结合技术创新链的所有要素，并联合量子信息科学、大学、国家实验室和私营部门的人才，共同努力，使美国能够引领世界进入量子未来。摩尔定律（即微芯片创新的历史速度，特征尺寸大约每两年缩小一半）由于基础物理学和经济学的限制而即将结束。因此，许多新兴技术正在竞争以帮助维持生产力增长，每种技术都有自己的风险和机遇。 ASCR 面临的挑战是了解它们对科学计算的影响，并为快速发展的技术可能带来的颠覆做好准备，同时又不扼杀创新或阻碍科学进步。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，继续与行业、应用技术办公室、其他机构以及百亿亿次计算项目 (ECP) 的科学界合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。ASCR 提出的活动将推动 AI、QIS、先进通信网络和百亿亿次级及更高级别的战略计算，以加速实现清洁能源未来、理解和应对气候变化、扩大我们在科学方面的投资影响以及提高美国工业的竞争优势。摩尔定律（即微芯片创新的历史速度，特征尺寸大约每两年缩小一半）由于基础物理和经济学的限制而即将终结。因此，众多新兴技术正在竞争以帮助维持生产力增长，每种技术都有自己的风险和机遇。ASCR 面临的挑战是了解它们对科学计算的影响，并为快速发展的技术可能带来的破坏做好准备，而不会扼杀创新或阻碍科学进步。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，继续与行业、应用技术办公室、其他机构以及百亿亿次计算项目 (ECP) 的科学界合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。ASCR 提议的活动将推动 AI、QIS、高级通信网络和百亿亿次级及以上的战略计算，以加速实现清洁能源未来、理解和应对气候变化、扩大我们在科学方面的投资影响以及提高美国工业的竞争优势。摩尔定律（即微芯片创新的历史速度，特征尺寸大约每两年缩小一半）由于基础物理和经济学的限制而即将终结。因此，众多新兴技术正在竞争以帮助维持生产力增长，每种技术都有自己的风险和机遇。ASCR 面临的挑战是了解它们对科学计算的影响，并为快速发展的技术可能带来的破坏做好准备，而不会扼杀创新或阻碍科学进步。ASCR 的战略是专注于建立在 SC 专业知识和核心投资基础上的技术，继续与行业、应用技术办公室、其他机构以及百亿亿次计算项目 (ECP) 的科学界合作；投资小规模试验台；并增加对应用数学和计算机科学的核心研究投资。ASCR 提议的活动将推动 AI、QIS、高级通信网络和百亿亿次级及以上的战略计算，以加速实现清洁能源未来、理解和应对气候变化、扩大我们在科学方面的投资影响以及提高美国工业的竞争优势。
噪声量子器件中锂超氧化物二聚体重排的计算研究
摘要：由于波函数需要多配置特性，双自由基系统的量子化学研究具有挑战性。在这项工作中，变分量子特征求解器 (VQE) 用于计算涉及双自由基物种的锂超氧化物二聚体重排在量子模拟器和设备上的能量分布。考虑到当前的量子设备只能处理有限数量的量子比特，我们提出了选择合适的活动空间来对需要许多量子比特的化学系统进行计算的指导原则。我们表明，使用量子模拟器执行的 VQE 可以重现所选活动空间的全配置相互作用 (Full CI) 获得的结果。但是，对于量子设备上的计算，结果与精确值的偏差约为 39 mHa。利用读出缓解方法可以将该偏差改善至约 4 mHa，利用状态断层扫描技术净化计算出的量子态，可以进一步改善至 2 mHa，接近化学精度。
2024-2025 CRA QUAD纸：优先考虑计算研究以授权和保护弱势群体
弱势群体，例如儿童，老年人，农村人群，残疾人和LGBTQ+社区，通常具有相互的身份，可以扩大挑战，包括残疾（4人中的1人），家庭暴力（1人）（4分之一）和贫困（1分之一）。这些问题需要创新的解决方案，以保护和增强弱势个人的权力。美国已经采取了联邦援助计划的反应，以支持有需要的人和特定人口统计的政策，这些政策减轻了特殊团体的艰辛，同时使他人受益。例如，遏制在人行道上切割（《美国残疾人法》第二次）使出行问题的人以及推动婴儿推车或运输物品的人受益。技术可访问性要求（1973年的《康复法》第508条）帮助人们随着时间的推移或不同情况下的能力变化（例如，在大声环境中的封闭字幕）变化。这些计划强调了我们国家致力于支持弱势个人的承诺，同时使所有人受益。
药物靶标突变导致蛋白质-药物结合亲和力变化的计算研究
以及合成抗菌剂。尽管大多数感染仍可通过小分子药物治疗，但耐多药菌株已变得越来越普遍，对人类和动物的健康和福祉构成了严重威胁。许多其他病原体，如病毒、真菌和单细胞寄生虫，已对现有的药物库产生了部分或完全耐药性。靶向癌症疗法也面临同样的问题。这些药物的目的是通过靶向肿瘤特有的细胞生长和增殖机制来抑制肿瘤的生长；此类药物通常在治疗开始时效果很好，但肿瘤细胞逐渐对治疗产生耐药性。对抗癌化疗的耐药性也很常见。病毒、癌细胞和微生物对治疗产生耐药性的最普遍机制之一是作为分子药物靶标的蛋白质发生突变。3 氨基酸残基的单一替换就足以导致耐药性。认识到耐药性迟早会出现，我们需要开发出更好的治疗方案来避免耐药性。联合疗法在疗效和降低耐药性风险方面通常比单一药物表现更好，但也可能导致额外的副作用，并增加多种药物的毒性和药物间相互作用的风险。此外，一旦联合疗法因耐药性而失败，其他疗法的可用性就会受到限制。因此，迫切需要开发更适合对抗耐药性突变的新疗法。开发克服耐药性突变的新药需要了解导致耐药性的因素。在某些情况下，检查药物结合分子靶标的晶体结构就足以设想突变如何导致耐药性。然而，在许多情况下，情况更加复杂，因为突变残基并不位于药物附近，而且不清楚为什么会选择突变并导致耐药性。要充分解释突变对耐药性的影响，需要了解靶蛋白的动力学及其如何与药物结合。基于模拟的方法已经达到了足够准确的程度，可以深入了解此类过程并提供有关耐药性的线索。4 在某些情况下，这种模拟足以充分解释药物结合热力学的变化。在其他情况下，需要结合结构、生物物理和计算研究的数据。本文的目的是对用于此目的的方法进行概述。在从进化的角度简要介绍抗性突变后，详细讨论了结合亲和力（描述了用于估计这些亲和力的实验和模拟方法）。准确估计突变后的结合亲和力变化将大大提高我们设计更好药物的能力。不幸的是，这在许多情况下并不简单，在调查可用的计算方法后，本文详细讨论了当前的限制以及绊脚石。最后，介绍了一些使用模拟来更好地理解耐药性的案例研究。为了完整起见，在结论部分之前简要讨论了可能导致耐药性的其他因素。
优化医疗生态系统绩效 - 初级保健综合患者援助的计算研究
直接在患者家中提供医疗服务具有诸多优势 [1, 2]。居家医疗保健 (HHC) 要求医疗保健专业人员访问患者住所，在其生活环境中直接提供基本医疗服务和支持 [3]。这些服务包括医生问诊、提供药物和医疗用品、收集实验室样本、管理未使用的药物和设备以及维护家中的设备，如 [4] 所述。家庭护理计划已大大扩展，以满足社区的需求 [5]。这种增长源于居家护理在满足各种医疗保健需求方面的有效性，从而提高了这种方法的效率，如 [6] 所示。例如，[7] 中的研究发现，81% 的建议住院治疗在家中得到了有效管理，减少了
随机三维数值幻象，可以在乳腺癌的定量光声计算机中启用计算研究
光声计算机断层扫描（OAT），也称为光声计算的Tomography，是一种非侵入性成像方式，可积极用于临床乳房成像和其他生物医学应用。1 - 8燕麦的独特特征是能够基于与发色团浓度和组织内的发色团浓度和氧化状态相关的内源性光学对比度产生图像的能力，而无需电离辐射和空间分辨率丢失，通常与纯粹的光学技术相关的纯粹光学技术，例如纯粹的光学技术。1，9这允许进行组织代谢和血管生成的成像，这些代谢和血管生成已被鉴定为在肿瘤生长和进展中起关键作用。7，10因此，理想地将光声成像定位为在体内解决这两个标志。2 - 8，10因此，优化且经过验证的燕麦系统可以成为治疗乳腺癌的强大工具。通过评估肿瘤微举行密度和血液氧合，它可以使肿瘤侵袭性的初步评估以告知治疗计划和预后。它还可以随着时间的推移监测肿瘤对治疗的反应。然而，为了实现其全部诊断潜力，燕麦应具有提供有关光吸收系数真实值的定量信息的能力，该信息与分子浓度成正比。7、11、12
关于针对槲皮素的新利什人类药物靶标的计算研究
利什曼病，是一种由利什曼原虫寄生虫引起的寄生疾病，位于感染的沙蝇中。控制利什曼病仍然是全世界引起严重关注的根源。关于利什曼病的研究引发了研究，因为它在亚洲，东非和南美的热带和亚热带地区爆发。迫切需要新的治疗性干预措施，例如疫苗和新药物靶标，因为它具有对可用药物的抗性。槲皮素，多酚类黄酮的衍生物通过与蛋白质和核酸相互作用表现出各种生物学活性。在这项研究中，进行了计算分析，以通过分子对接在利什曼原虫物种中识别槲皮素的潜在药物靶标。新预测的靶标受到亚细胞定位预测，并确定蛋白质 - 蛋白质相互作用网络，该网络将有助于开发抗脊髓药。这项研究有助于鉴定靶标和抗脊髓药物的发展。