開源的高級超級計算機算法可以預測生命材料的模式和動態(tài)，從而可以跨空間和時間探索它們的行為。
生物材料由單獨的部件組成，包括將燃料轉化為運動的微型發(fā)動機。這個過程創(chuàng)造了運動模式，導致材料通過持續(xù)能量消耗驅動的連貫流動來塑造自身。這些永久驅動的材料被稱為“活性物質”。
細胞和組織的力學可以通過活性物質理論來描述，活性物質理論是理解生命材料的形狀、流動和形式的科學框架。活性物質理論由許多具有挑戰(zhàn)性的數(shù)學方程組成。
來自德累斯頓馬克斯·普朗克分子細胞生物學和遺傳學研究所 (MPI-CBG)、德累斯頓系統(tǒng)生物學中心 (CSBD) 和德累斯頓工業(yè)大學的科學家現(xiàn)已開發(fā)出一種算法，并在開源超級計算機代碼中實現(xiàn)，首次能夠在現(xiàn)實場景中求解活性物質理論方程。這些解決方案使我們距離解決細胞和組織如何形成形狀以及設計人造生物機器這一百年之謎又近了步。
生物過程和行為通常非常復雜。物理理論為理解它們提供了精確和定量的框架?；钚晕镔|理論提供了一個框架來理解和描述活性物質的行為，活性物質是由能夠將化學燃料(“食物”)轉化為機械力的各個成分組成的材料。
來自德累斯頓的幾位科學家是這一理論發(fā)展的關鍵，其中包括馬克斯·普朗克復雜系統(tǒng)物理研究所所長 Frank Jülicher 和 MPI-CBG 所長 Stephan Grill。利用這些物理原理，可以通過數(shù)學方程來描述和預測活躍生命物質的動力學。
然而，這些方程極其復雜且難以求解。因此，科學家需要超級計算機的力量來理解和分析生命材料。預測活性物質的行為有不同的方法，一些方法側重于微小的單個粒子，另一些方法研究分子水平的活性物質，還有一些方法研究大規(guī)模的活性流體。這些研究幫助科學家了解活性物質在空間和時間的不同尺度上如何表現(xiàn)。
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