Ten chemik na nowo wyobraża sobie odkrycie materiałów przy użyciu sztucznej inteligencji i automatyzacji

Alán Aspuru-Guzik wykorzystuje sztuczną inteligencję, roboty, a nawet obliczenia kwantowe do tworzenia nowych materiałów, których będziemy potrzebować do walki ze zmianami klimatu.

Derek Shapton

za pomocą

• Simon Levsen strona archiwum

27 października 2021

Kiedy Alán Aspuru-Guzik, urodzony w Meksyku chemik z Toronto, przygląda się modelom zmian klimatu, jego oczy przyciągają się do słupków błędów, które pokazują zakres niepewności otaczający daną prognozę. Jako naukowcy, mówi, mamy obowiązek rozważać najgorsze scenariusze. Jeśli zmiany klimatyczne postępują zgodnie z oczekiwaniami, ludzkość może mieć kilkadziesiąt lat na opracowanie materiałów, które jeszcze nie istnieją: molekuł, które pozwalają nam szybko i tanio wychwytywać węgiel, oraz baterii — wykonanych z czegoś innego niż lit. metal, który jest kosztowny i trudny do wydobycia – do przechowywania globalnych dostaw energii odnawialnej.

A co, jeśli sytuacja się pogorszy, niż się spodziewaliśmy? Zapotrzebowanie na nowe materiały zmieni się z pilnych przez niezwykle pilne, aż po tragiczne. Czy moglibyśmy szybko wymyślić rzeczy, których potrzebujemy?

Ta historia była częścią naszego wydania z listopada 2021 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

Aspuru-Guzik (jeden z 35 Innowatorów MIT Technology Review poniżej 35 w 2010 r.) poświęcił dużą część swojego życia wersjom tego pytania. Odkrywanie materiałów — nauka o tworzeniu i rozwijaniu użytecznych nowych substancji — często odbywa się w frustrująco wolnym tempie. Typowe podejście oparte na próbach i błędach, w którym naukowcy wytwarzają nowe cząsteczki, a następnie testują każdą z nich sekwencyjnie pod kątem pożądanych właściwości, zajmuje średnio dwie dekady, co czyni go zbyt kosztownym i ryzykownym dla większości firm.

Celem Aspuru-Guzika — który dzieli z coraz większą liczbą doświadczonych komputerowo chemików — jest skrócenie tego okresu do kilku miesięcy lub lat, co umożliwi ludzkości szybkie zgromadzenie arsenału środków do walki ze zmianami klimatu, takich jak baterie i węgiel. filtry przechwytywania. Celem jest ożywienie konającego przemysłu materiałowego poprzez włączenie symulacji cyfrowych, robotyki, nauki o danych, sztucznej inteligencji, a nawet obliczeń kwantowych do procesu odkrywania.

Wyobraź sobie programy komputerowe, które wykorzystują dokładną wiedzę o strukturze elektronowej cząsteczek do tworzenia nowych projektów; wyobraź sobie roboty, które wytwarzają i testują te cząsteczki. I wyobraź sobie, że oprogramowanie i roboty współpracują ze sobą — testują cząsteczki, ulepszają projekty i ponownie testują — aż wytworzą materiał o właściwościach, których szukamy.

Taki jest przynajmniej pomysł. Właściwie wykonanie to już inna sprawa. Struktury cząsteczek są zadziwiająco złożone, a synteza chemiczna jest często bardziej sztuką niż nauką, wbrew wysiłkom automatyzacji procesu. Ale postępy w sztucznej inteligencji, robotyce i informatyce są przynosząc nowe życie do wizji.

Aspuru-Guzik jest czołowym zwolennikiem wykorzystywania informatyki do przekształcania chemii.

DEREK SHAPTON

Aspuru-Guzik współprzewodniczył warsztatom w Meksyku w 2017 r., w których 133 uczestników – w tym naukowcy zdobywcy Nagrody Nobla i przedstawiciele 17 rządów krajowych – zebrało się, aby skoncentrować globalną społeczność naukową na tym celu. Konferencja była kluczowym momentem, pomagając przenieść dziedzinę przyspieszonego odkrywania materiałów z niszowego obszaru badań do ogólnoświatowego priorytetu dla wielu z tych uczestników. Po wydarzeniu m.in. Kanada, Indie i UE zaczęły inwestować w inicjatywy mające na celu przyspieszenie badań materiałowych.

Sama praca jest ambitna i trudna technicznie, ponieważ obejmuje tak wiele dyscyplin. Ale jako chemik, inżynier oprogramowania, pionier sztucznej inteligencji, programista komputerów kwantowych, entuzjasta robotyki i seryjny przedsiębiorca, Aspuru-Guzik może po prostu mieć odpowiednią mieszankę wiedzy obliczeniowej i wyobraźni, aby połączyć wiele narzędzi niezbędnych do realizacji tego celu. Stał się jednym z bardziej przekonujących ewangelistów do nowego sposobu robienia chemii.

Alán potrafi wykroczyć poza to, co ludzie myślą, że jest możliwe, mówi Joshua Schrier , chemik z Uniwersytetu Fordham i częsty współpracownik. Jest rodzajem innowatora, mówi Schrier, który zmienia sposób, w jaki wszyscy wokół niego praktykują naukę.

Dla Ryana Babbusha, szefa zespołu algorytmów kwantowych w Google, najważniejszą cechą charakteru Aspuru-Guzika jest jego twórczy niepokój. Alán poświęca swój czas i energię na najnowsze rzeczy, najbardziej niezbadane terytorium, mówi. Nie pozostaje w pobliżu i nie skupia się na stopniowym rozwoju.

Może to stanowić problem, biorąc pod uwagę czas i ciężką pracę potrzebną do wprowadzenia na rynek nowego materiału — przedsięwzięcia, które wymaga wytrwałych, wąsko skoncentrowanych badań i niekończącej się cierpliwości biznesowej. Ale ostatecznie, jak mówi Babbush, Aspuru-Guzik jest zainteresowany ponownym wyobrażeniem sobie procesu odkrywania materiałów, wyposażając naukowców w społeczności w narzędzia obliczeniowe i automatyzacyjne, których potrzebują, aby przyspieszyć swoją pracę.

Dzisiaj Aspuru-Guzik buduje laboratorium w Toronto, w którym algorytmy sztucznej inteligencji projektują nowe cząsteczki, a roboty szybko je produkują i testują. Laboratorium jest rodzajem prototypu, który ma zademonstrować, jak odkrywanie materiałów może działać w przyszłości. „Chcę zapoczątkować zupełnie nową erę, erę materiałów na żądanie, w której każde laboratorium może z łatwością tworzyć nowe związki”, mówi. Ma nadzieję, że w przyszłości będziemy lepiej przygotowani do radzenia sobie z kolejnym globalnym kryzysem. Dodaje, że problemy świata wymagają cząsteczek. A teraz jesteśmy do niczego, gdy je robimy.

Blizny bojowe

Aspuru-Guzik mówi żywiołowo, dygresywnie i bardzo szybko. Kiedy po raz pierwszy odwiedziłem jego biuro na Uniwersytecie w Toronto, pokazał mi kolekcję masek lucha libre (meksykańskich zapaśników) — jasnoniebieskich, zielonych i różowych kominiarek ozdobionych wzorami Azteków. Mówi, że maski są narzędziem humanizacji. Przyprowadzasz do swojego biura noblistę lub dyrektora z Hitachi, a po krótkiej rozmowie dobrze jest zatrzymać się i powiedzieć: „Wybierz maskę. Zrób sobie selfie”. Trudno nie postrzegać masek jako metafory jego wieloaspektowego życia.

Aspuru-Guzik dorastał w na wpół katolickiej, w połowie żydowskiej rodzinie pisarzy, muzyków i architektów. Jako 19-letni student chemii na Narodowym Uniwersytecie Autonomicznym Meksyku wracał z nocnego rave'u w mieście Cuernavaca kiedy samochód, którym jechał, zjechał z drogi i rozbił się. Chirurdzy musieli otworzyć mu brzuch, aby naprawić jelita i przyżegać pęknięte naczynia krwionośne, pozostawiając bliznę, która biegnie niczym linia środkowa w dół brzucha.

Po tym wczesnym starciu ze śmiertelnością zaczął prowadzić intelektualne życie pełne przygód. Jeśli zaintrygowało go jakieś pole dociekania, kontynuował je, nawet jeśli było to ezoteryczne lub wykraczające poza jego wiedzę.

W tamtym czasie możliwość wykorzystania modelowania komputerowego do projektowania cząsteczek o pożądanych właściwościach, rezygnując z powolnych i żmudnych eksperymentów, wzbudziła wielkie zainteresowanie. Naukowcy mówili o nowej erze wirtualnej chemii, ale nie działała ona zbyt dobrze. Komputery były zbyt wolne, a cząsteczki zbyt złożone.

Przeglądając czasopisma w bibliotece uniwersyteckiej, Aspuru-Guzik natknął się na artykuł o wyzwaniach związanych z wykonywaniem chemii molekularnej w komputerze. W 1926 roku fizyk Erwin Schrödinger opublikował równanie pozwalające przewidzieć zachowanie cząstek subatomowych, takich jak elektrony i protony. Jeśli potrafisz matematycznie modelować cząsteczkę na poziomie subatomowym, możesz zacząć wyciągać wnioski na temat otrzymanego materiału: jak łączy się z innymi materiałami, jak jest twardy lub miękki lub jak szybko się rozkłada. Przynajmniej taki jest pomysł. Jednak w przypadku większości materiałów równanie Schrödingera staje się zbyt skomplikowane nawet dla największego współczesnego superkomputera.

Aby uczynić matematykę wykonalną, Aspuru-Guzik zaczął tworzyć wersje równania, które wymagają mniejszej liczby przybliżeń, co czyni je dokładniejszymi – projekt, który stał się przedmiotem jego studiów doktoranckich na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Celem było usprawnienie obliczeń do punktu, w którym komputer mógłby je obsłużyć, ale nie na tyle, aby model stał się naukowo bezużyteczny. Korzystając z algorytmów Aspuru-Guzik, badacz mógłby modelować – to znaczy symulować – losową cząsteczkę i natychmiast przewidywać właściwości powstałej substancji.

Inni naukowcy opracowali podobne algorytmy, ale te, które Aspuru-Guzik wymyślił jako doktorant, były na tyle imponujące, że załatwiły mu pracę na Harvardzie, kiedy ukończył staż podoktorski w Berkeley. Jako adiunkt na Harvardzie – i jako dyrektor grupy badawczej Aspuru-Guzik, 40-osobowego zespołu informatyków, biologów, inżynierów, fizyków i chemików – zaangażował się w inicjatywę o nazwie Harvard Clean Energy Project. Większość paneli słonecznych wykorzystuje krzem do przekształcania światła słonecznego w energię elektryczną. Ale czy istniały tanie, łatwe do wytworzenia substancje organiczne, które mogłyby wykonać tę pracę?

DEREK SHAPTON

Pasje Aspuru-Guzik (od góry po lewej) obejmują naklejki na sztukę uliczną, robotykę laboratoryjną, meksykańskie maski lucha libre, aż po zautomatyzowaną obsługę płynów.

Przez sześć lat Aspuru-Guzik i jego zespół przeprowadzili symulacje 2,3 miliona różnych cząsteczek organicznych, aby sprawdzić, które mogą mieć właściwości fotowoltaiczne. Nie był pierwszym naukowcem, który praktykował chemię wirtualną, ale robił to na niespotykaną dotąd skalę. Zwiększona moc obliczeniowa epoki oznaczała, że ​​symulację pojedynczej cząsteczki można było przeprowadzić w ciągu kilku minut; w latach 90. takie symulacje trwały kilka dni. Co najważniejsze, miał dostęp do pozornie nieograniczonej przestrzeni serwerowej, w większości pożyczonej z urządzeń innych osób. W systemie podobnym do starego Program SETI@Home , osoby, które chciały wesprzeć projekt, mogły pobrać wygaszacz ekranu, który tymczasowo użyczałby ich dysku twardego Aspuru-Guzikowi i jego zespołowi. Jak mówi, mieliśmy jeden z największych superkomputerów na świecie, ale był on rozprowadzany po całej planecie.

W końcu Aspuru-Guzik odkrył wiele materiałów organicznych, które teoretycznie można by wykorzystać do ogniw fotowoltaicznych. Problem polegał na tym, że te zwycięskie cząsteczki były zbyt skomplikowane, aby można je było tanio wyprodukować. Mój błąd, mówi, nie polegał na tym, że na początku konsultowałem się z chemikami organicznymi, aby dowiedzieć się, które cząsteczki można łatwo wytworzyć.

W ramach Projektu Czysta Energia Aspuru-Guzik w zasadzie zajmował się chemią kombinatoryczną — starym podejściem opartym na próbach i błędach — wewnątrz komputerów zamiast w laboratorium. Następnie, począwszy od 2012 roku, naukowcy z Toronto i innych miejsc dokonali szeregu przełomów w uczeniu głębokim i innych metodach uczenia maszynowego. Podobnie jak wielu chemików poszukujących nowych materiałów, Aspuru-Guzik przeszedł na sztuczną inteligencję, co umożliwiło mu odkrywanie cząsteczek w szybszy i bardziej przemyślany sposób. Symulacje komputerowe są jak karabin maszynowy strzelający losowo w powietrze w nadziei na trafienie, mówi. AI to snajper. Wybiera cel i mierzy.

Najpierw musiał wytrenować sieć neuronową, zasilając ją zbiorem danych opisujących skład molekularny i właściwości chemiczne 100 000 substancji organicznych. Program AI mógłby zacząć rozpoznawać wzorce — to znaczy korelacje między daną cząsteczką a substancją, którą tworzy. Mogłaby następnie wykorzystać tę wiedzę do wynalezienia cząsteczek kandydujących do zsyntetyzowania i przetestowania w laboratorium. Z pomocą sztucznej inteligencji Aspuru-Guzik odkrył nowe organiczne diody elektroluminescencyjne (OLED), które były jaśniejsze niż typowe diody LED. Zidentyfikował również nowe chemikalia do wykorzystania w przyszłych organicznych bateriach przepływowych, masywnych bateriach przemysłowych, które nie będą wymagały metali takich jak lit.

Tymczasem rzucił się w rodzące się pole obliczenia kwantowe . Równanie Schrödingera jest trudne do wykonania na klasycznych komputerach właśnie dlatego, że elektrony i protony nie przestrzegają praw fizyki klasycznej. Zamiast tego działają zgodnie z mechaniką kwantową: mogą być splątane (zachowując się w zgodzie ze sobą, nawet jeśli nie są połączone) i mogą istnieć w tak zwanej superpozycji (zajmując jednocześnie wiele przeciwstawnych stanów) . Matematyka wymagana do modelowania tych złożonych zjawisk również jest oszałamiająco złożona. Ale ponieważ kubity w komputerach kwantowych są również zgodne z prawami mechaniki kwantowej, urządzenia te lepiej nadają się, przynajmniej teoretycznie, do symulowania cząsteczek.

W praktyce jednak ktoś musiał wymyślić, jak sprawić, by symulacje działały. W 2014 roku Aspuru-Guzik i zespół naukowców wydali Variational Quantum Eigensolver (VQE), program do modelowania cząsteczek, aczkolwiek na małych, podatnych na błędy urządzeniach kwantowych, które w przeciwieństwie do uniwersalnych komputerów kwantowych, faktycznie istnieją dzisiaj. Podczas gdy równanie Schrödingera jest rodzajem abstrakcji – matematycznym wzorem przeznaczonym do opisania cząstek subatomowych – VQE wykorzystuje bity kwantowe do naśladowania zachowania cząstek w cząsteczce, podobnie jak gracze w rekonstrukcji mogą przeprowadzić bitwę pod Gettysburgiem.

Z czasem, gdy firmy opracują mocniejsze komputery kwantowe, VQE może umożliwić chemikom przeprowadzanie uderzająco dokładnych symulacji. Modele te mogą być tak precyzyjne, że naukowcy w ogóle nie będą musieli syntetyzować i testować materiałów. Jeśli kiedykolwiek dojdziemy do tego punktu, mówi Aspuru-Guzik, moja praca w materiałoznawstwie zostanie zakończona.

Kiedy w 2016 roku Donald Trump został wybrany na prezydenta Stanów Zjednoczonych, kariera Aspuru-Guzika kwitła, ale nagle perspektywa pozostania w kraju przestała go przemawiać. Tydzień po wyborach zaczął wysyłać e-maile do kolegów z Australii i Kanady w poszukiwaniu nowej pracy.

Uniwersytet w Toronto zaoferował mu prestiżową, finansowaną przez rząd pozycję, która ma zwabić do kraju czołowych naukowców, oraz pracę w Vector Institute for Artificial Intelligence, korporacji non-profit, której współzałożycielem jest pionier uczenia maszynowego Geoffrey Hinton, który szybko się rozwija. Toronto globalnym centrum sztucznej inteligencji. Największą zachętą była jednak obietnica zbudowania radykalnie nowego laboratorium materiałów o nazwie Matter Lab, projektu, o którym Aspuru-Guzik marzył od lat.

Pieprzyć to

W Laboratorium Materii atakujemy problem dopiero po zadaniu trzech pytań, mówi Aspuru-Guzik. Czy ma to znaczenie dla świata? Jeśli nie, to pieprzyć to. Czy ktoś inny już to zrobił? Jeśli odpowiedź brzmi tak, nie ma sensu. A czy jest to możliwe zdalnie? Tutaj słowo „zdalnie” jest kluczowe. Aspuru-Guzik chce stawić czoła wyzwaniom, które mieszczą się w zakresie wykonalności, ale ledwo. Jeśli jakiś materiał jest zbyt łatwy, mówi, niech inni go znajdą.

Laboratorium mieści się w powojennym ceglanym budynku w centrum Toronto i nie przypomina żadnego innego na uniwersytecie. Sufit zdobią bordowe i bordowe panele akustyczne, będące hołdem dla ukochanego meksykańskiego architekta Luisa Barragana. W niepozornym kącie schowana jest typowa ławka laboratoryjna – stół z butelkami, wagami i zlewkami pod wyciągiem – gdzie absolwenci mogą ćwiczyć chemię w taki sam sposób, jak robiło to pokolenie ich dziadków. Można odnieść wrażenie, że ta stacja robocza nie jest często używana.

Pośrodku znajduje się robot warty 1,5 miliona dolarów — wypełniona azotem obudowa ze szkła i metalu, w której znajduje się mechaniczne ramię, które porusza się tam iz powrotem po torze. Ramię może wybierać proszki i płyny z szeregu pojemników znajdujących się po bokach obudowy i umieszczać zawartość z dużą dokładnością w jednym z wielu reaktorów. Robot jest jak niestrudzony asystent laboratoryjny, który miesza chemikalia 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, mówi Aspuru-Guzik. Może wytworzyć 40 związków w zaledwie 12 godzin.

Dwie dodatkowe funkcje sprawiają, że eksperymentalna konfiguracja Matter Lab jest wyjątkowa. Pierwszym z nich jest oprogramowanie zaprojektowane przez Aspuru-Guzika i jego współpracowników, zwane ChemOS. Obejmuje system sztucznej inteligencji, który generuje cząsteczki kandydatów oraz program, który łączy się z robotem, kierując go do syntezy kandydatów na żądanie.

Nowe laboratorium materiałów w Toronto łączy konwencjonalny sprzęt chemiczny z najnowszymi osiągnięciami automatyzacji i sztucznej inteligencji.

DEREK SHAPTON

Drugą wyraźną cechą jest zamknięty obiegowy charakter procesu produkcyjnego. Aby wyjaśnić, jak to działa, Aspuru-Guzik wskazuje parę wąskich węży z tyłu robota. To tam pojawia się siusiu, mówi. Po zakończeniu reakcji uzyskana ciecz przepływa przez plastikowe węże do maszyny analitycznej o rozmiarze i kształcie minilodówki, która oddziela niepożądane produkty uboczne. Dopracowany materiał przepłynie do innego robota, który przetestuje go, aby poznać jego właściwości. Następnie robot przekaże wyniki eksperymentu z powrotem do programu ChemOS, umożliwiając sztucznej inteligencji aktualizację danych i natychmiastowe wygenerowanie nowej, lepszej listy potencjalnych cząsteczek, dopóki – po rundach przewidywań, syntez i testów – wyłoni się zwycięzca .

Pomysł zautomatyzowanego, zamkniętego systemu odkrywania, częściowo z powodu niestrudzonego orędownictwa Aspuru-Guzika, staje się coraz bardziej popularny wśród nowych praktyków chemii. Podobne obiekty budują rówieśnicy z Vancouver, Nowego Jorku, Champaign-Urbana i Glasgow. Laboratoria te mają służyć jako uniwersalne, zautomatyzowane przestrzenie tworzenia cząsteczek. Dlatego Aspuru-Guzik nie spekuluje zbyt wiele na temat tego, co konkretnie Matter Lab wyprodukuje dalej. Takie decyzje będą podyktowane być może ciekawością lub imperatywami globalnego kryzysu.

Robienie znaku

W 2020 roku Aspuru-Guzik doświadczył okresu wczesnego pandemicznego przyrostu masy ciała, co spowodowało ponowne otwarcie rany chirurgicznej. Jednocześnie czuł się uwięziony i znudzony dwuwymiarowym światem rozmów Zoom i sfrustrowany brakiem możliwości swobodnego poruszania się po swoim laboratorium. Jego męczące życie zawodowe pozostawiało niewiele miejsca na bezcelowe — lub pozornie bezcelowe — dążenia, które w przeszłości sprzyjały twórczym przełomom. Potrzebował zmiany.

Kilka miesięcy później zaczął rysować na swoim komputerze, rysując maskę lucha libre, przypominającą Screamin’ Jay Hawkinsa, pioniera rock’n’rolla znanego z operowych wokali i makabrycznych wybryków scenicznych. Nazwał postać Bruho (odmiana brujo, po hiszpańsku czarnoksiężnik) i postanowił narzucić swoją twórczość na miejski krajobraz. Kupił drukarkę do naklejek i zaczął naklejać awatar Bruho na skrzynki pocztowe i latarnie uliczne. Wkrótce stał się częścią tętniącej życiem sceny street-artowej w mieście.

Powiązana historia

W wyścigu o zbudowanie najlepszego komputera kwantowego na Ziemi IBM uważa, że ​​supremacja kwantowa nie jest kamieniem milowym, o który powinniśmy dbać.

Dzisiaj Aspuru-Guzik ma dwa cele na najbliższą przyszłość. Pierwszym z nich jest zaprojektowanie modułowej, przystępnej cenowo wersji jego systemu zamkniętej pętli, który może służyć jako model dla naukowców na całym świecie. Chce zbudować wielofunkcyjne pudełko laboratoryjne, zawierające pakiet ChemOS wraz z robotami do syntezy i charakteryzacji. Za pomocą tego urządzenia użytkownik wbije opis danego materiału, a system natychmiast zasymuluje i przetestuje kandydujące cząsteczki. Jeśli mamy zapoczątkować nową erę materiałów na żądanie, argumentuje Aspuru-Guzik, technologia musi się rozmnażać — i musi być łatwa w użyciu.

Jego drugim celem średnioterminowym jest artystyczne zaznaczenie miasta Toronto.

Kilka dni po mojej wizycie w laboratorium dołączyłem do niego i jego ekipy na noc naklejania nalepek i plakatów. Podobnie jak jego praca z materiałami, to również było wspólne. Nasza ośmioosobowa grupa obejmowała Soap Ghost, zdystansowaną młodą kobietę z tatuażami z pełnymi rękawami; Urban Ninja, żylasty mężczyzna w średnim wieku, który przybył ciągnąc wózek z wiadrem pasty pszennej, domowej roboty płynnym klejem; i Life, cierpiący na bezsenność, z włosami rozdzielonymi na pół, w połowie ufarbowany na blond jak Cruella de Vil. Będę szedł do wschodu słońca, powiedział mi dzielnie. Każdy miał pakiety naklejek lub rolki plakatów, które sami zaprojektowali.

W Toronto ten rodzaj sztuki ulicznej – który nie wymaga malowania w sprayu – jest karany grzywną (mimo że policja często patrzy w drugą stronę), więc poruszaliśmy się szybko i ukradkiem. Ninja zaprowadził nas alejką do gołej ściany ze sklejki zabitego deskami budynku, a my zeszliśmy na nią naszymi szczotkami, pokrywając powierzchnię pastą i tapetując ją obrazami - brodaty Budda, szczur grający na ukulele, Postać Bruho, ubrana jak Jedi. Asamblaż nie miał zbyt wiele wizualnego sensu, ale miał w sobie coś w rodzaju anarchicznego piękna. W niemożliwie krótkim czasie pustka ustąpiła miejsca wielości, a Aspuru-Guzik był zachwycony. Ta ściana była przed chwilą pusta, wykrzyknął. Spójrz na to teraz.

Simon Lewsen jest pisarzem magazynu z Toronto .