Топологический предсказатель ускорил поиск новых веществ

Российские ученые придумали, как усовершенствовать алгоритмы предсказания кристаллических структур химических соединений. Новый генератор случайных структур на основе возможных топологий строения веществ позволяет в разы быстрее находить структуру с нужными свойствами. Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Physics Communications.

В связи с быстрым темпом возникновения новых технологий перед химиками постоянно стоит задача искать и создавать новые вещества и материалы — более прочные, легкие, стабильные, сверхпроводящие. Экспериментально делать это долго и дорого, так как нередко требуются особые условия, сильно отличающиеся от комнатных. Задача усугубляется, если не знать, где искать, так как на перебор всех возможных вариантов и поиск хорошего соединения уйдут тысячи лет. На помощь ученым приходят компьютерные технологии, позволяющие точно предсказывать структуры и свойства возможных соединений, а потом уже получать их экспериментально. В 2005 году исследовательская группа под руководством Артема Оганова разработала эволюционный алгоритм USPEX для предсказания кристаллических структур веществ, которым сегодня пользуются несколько тысяч ученых по всему миру.

Если USPEX в качестве вводных данных получает информацию об атомах, которые войдут в состав нового вещества, то он не перебирает все возможные варианты, так как у компьютера на это также уйдет очень много времени. Вместо этого алгоритм генерирует небольшое число случайных структур, стабильность которых оценивается, основываясь на энергии взаимодействия между атомами. Далее химики работают как селекционеры: скрещивают получившиеся структуры друг с другом, потом — их «потомков» друг с другом, и так пока не найдутся особо стабильные соединения.

В новом исследовании ученые из Сколтеха, МФТИ и Самарского государственного технического университета под руководством профессора Сколтеха и МФТИ Артема Оганова усовершенствовали первый шаг алгоритма USPEX — генерацию исходных структур. Химики показали, что совсем случайная генерация не очень эффективна, и решили поучиться у природы и создать генератор случайных структур с помощью подсказок, заложенных в структуре уже известных веществ. Для этого они обратились к базе данных кристаллических структур и совместили развиваемые Огановым подходы с топологическими методами профессора Владислава Блатова из Самары. Известно, что почти все из 200 000 известных неорганических соединений принадлежат к 3000 топологических типов. Это знание дает возможность сразу генерировать диапазон соединений, содержащий структуру, близкую к искомой. Согласно проведенным тестам, разработанный учеными генератор структур позволяет справляться с задачами по предсказанию в 3 раза быстрее.

«3000 топологических типов получается из реальных структур путем абстракции. Если попробовать обратную операцию, то по этим 3000 типам можно сгенерировать практически все известные структуры и бесконечное число еще неизвестных, но вполне разумных структур, и это дает великолепную стартовую точку для эволюционного механизма, — рассказывает соавтор работы Павел Бушланов из Сколтеха. — Получается, что вы стартуете с такой точки, которая, скорее всего, включает область с оптимальным решением, и можно получить его сразу или получить что-то близко лежащее, а потом эволюционный механизм приведет вас к цели».

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.