Российские учёные предложили способ улучшить алгоритмы для предсказания кристаллических структур химических соединений. Благодаря этому поиск новых веществ станет значительно ускореннее.
Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Physics Communications.
Быстрый темп развития технологий ставит перед химиками задачу постоянного поиска и создания новых веществ и материалов: более прочных, легких, стабильных, сверхпроводящих. Список необходимых в современном мире инноваций в области материаловедения велик. Поиск и нахождение новых веществ сложен. Экспериментальный подход к этому делу долгий и затратный, так как часто требуются особые условия, отличающиеся от обычных комнатных.
Без знания поиска подходящих вариантов и хороших соединений проверка каждого варианта займет тысячелетия. Ученые используют компьютерные технологии для точного прогнозирования структур потенциальных соединений, после чего получают их в лаборатории.
В 2005 году группа, возглавляемая профессором Артемом Огановым, создала эволюционный алгоритм. USPEXДля предсказания кристаллических структур веществ этот алгоритм, возможно, является самым успешным на сегодняшний день и используется тысячами исследователей во всем мире.
При получении от пользователя информации об атомах будущего вещества USPEX не перебирает все варианты его структуры, так как это займет слишком много времени. Вместо этого алгоритм генерирует небольшое число случайных структур и оценивает их стабильность на основе энергии взаимодействия атомов.
Химики действуют подобно селекционерам, соединяя полученные структуры между собой, а затем «потомков» вновь между собой, пока не достигнут особой стабильности соединений.
В новом исследовании учёные из Сколтеха, МФТИ и Самарского технологического университета под руководством профессора Сколтеха и МФТИ Артема Оганова улучшили первый этап алгоритма USPEX — создание начальных структур. Химики выяснили, что совершенно случайное построение неэффективно, и решили перенять опыт природы, разработав генератор случайных структур с использованием подсказок из структуры уже известных веществ.
Для этого обратились к базе данных кристаллических структур и совместили разрабатываемые Огановым подходы с топологическими методами профессора Владислава Блатова из Самары. Известно, что почти все из 200 тысяч известных неорганических соединений принадлежат к трём тысячам топологических типов. Это знание даёт возможность сразу генерировать диапазон соединений, содержащий структуру, близкую к искомой. Согласно проведенным тестам разработанный учеными генератор структур позволяет справляться с задачами по предсказанию в три раза быстрее.
Из реальных структур три тысячи топологических типов получаются путем абстракции. Обратная операция по этим типам позволяет сгенерировать практически все известные структуры и бесконечное число ещё не известных, но вполне разумных структур. Этим даётся отличная отправная точка для эволюционного механизма.
Вы начинаете с точки, которая, вероятно, содержит область оптимального решения. Можно получить его сразу или что-то близкое, а затем эволюционный механизм приведет к цели, — говорит Павел Бушланов, автор исследования и сотрудник лаборатории Оганова в Сколтехе.
