Ученые из России придумали как усовершенствовать алгоритмы предсказания кристаллических структур химических веществ. Теперь открывать новые вещества можно будет в разы быстрее. Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Phisics Communications

В связи быстрым темпом возникновения новых технологий, перед учеными-химиками стоит постоянная задача искать и создавать новые вещества и материалы: более прочные, легкие, стабильные, сверхпроводящие. Список инноваций в области материаловедения, необходимых в современном мире можно продолжать долго. Искать и находить новые вещества непросто. Экспериментально делать это долго и дорого, так как нередко требует особых условий, сильно отличающихся от комнатных. Да и если не знать, где искать, на перебор всех возможных вариантов и поиск хорошего соединения уйдут тысячи лет. На помощь ученым приходят компьютерные технологии, позволяющие точно предсказывать структуры возможных соединений, а потом уже получать их экспериментально. В 2005 году исследовательская группа под руководством профессора Артема Оганова разработала эволюционный алгоритм USPEX для предсказания кристаллических структур веществ, это, вероятно, самый успешный алгоритм в этой области на сегодняшний день, используемый несколькими тысячами 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 технологического 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 «скрестили» развиваемые Огановым подходы с топологическими методами профессора Владислава Блатова из Самары. Известно, что почти все из 200 тысяч известных неорганических соединений принадлежат к 3 тысячам топологических типов. Это знание дает возможность сразу генерировать диапазон соединений, содержащий структуру близкую к искомой. Согласно проведённым тестам, разработанный учеными генератор структур позволяет справляться с задачами по предсказанию в 3 раза быстрее.

“3000 топологических типов получаются из реальных структур путём абстракции. Если попробовать обратную операцию, то по этим 3000 типам можно сгенерировать практически все известные структуры и бесконечное число ещё не известных, но вполне разумных, структур и это дает великолепную стартовую точку для эволюционного механизма. 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”, — рассказывает Павел Бушланов, первый автор исследования и сотрудник лабораторий компьютерного дизайна материалов МФТИ и Сколтеха.