Ученые создали предсказатель кристаллических структур, позаимствовав его принцип у природы
07.11.2018
6 минут
Сколтех
75

Ученые создали предсказатель кристаллических структур, позаимствовав его принцип у природы

Исследователи из России придумали, как усовершенствовать алгоритмы предсказания кристаллических структур химических веществ. Теперь открывать новые вещества можно будет гораздо быстрее.

Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Physics Communications.

Из-за быстрого темпа возникновения новых технологий перед 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 требуются особые условия, сильно отличающиеся 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. И это, вероятно, самый успешный алгоритм в этой области на сегодня, используемый несколькими тысячами исследователей 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 далее, 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, создав 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 трем тысячам 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 три раза быстрее.

«Три тысячи топологических типов получаются из реальных структур путем абстракции. Если попробовать обратную операцию, то по этим трем тысячам типов можно сгенерировать практически все известные структуры и бесконечное число еще не известных, но вполне разумных структур. И это дает великолепную стартовую точку для эволюционного механизма.

Получается, вы начинаете 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 лаборатории Оганова в Сколтехе.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколтех
81 статей
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
18 февраля
8 минут
Полина Гершберг

Один из наиболее полезных режимов питания оказался хорош с неожиданной стороны: выяснилось, что он способствует развитию кишечных бактерий, связанных с улучшением качества жизни пожилых людей.

Позавчера, 08:47
4 минуты
Сергей Васильев

В галактике Маркарян 231, расположенной в полумиллиарде световых лет от нас, нашли облака молекулярного кислорода — впервые где-либо вне Млечного Пути.

3 часа назад
17 минут
Александр Березин

На борту круизного лайнера Diamond Princess в феврале 2020 года случился настоящий разгул эпидемии Covid-19. Судно поместили на карантин, во время которого по идее пассажиры должны были отсиживаться по каютам. Несмотря на это, каждый шестой там заболел. За пределами Китая нигде больше нет такого числа заразившихся — ни в одной стране. Стали говорить, что этот корабль — прообраз будущей эпидемии коронавируса по всей планете. Мол, раз тут карантин не помог, значит, не сдержит болезнь и в мировом масштабе. На самом деле, задолго до коронавируса путешествия на круизных лайнерах стали называть «плаванием к болезни». Предположительно роскошное времяпрепровождение часто оборачивалось инфекцией и до коронавируса. Не приходится удивляться, что новому вирусу пришлись по вкусу именно круизные лайнеры. Почему так — рассказываем ниже.

18 февраля
8 минут
Полина Гершберг

Один из наиболее полезных режимов питания оказался хорош с неожиданной стороны: выяснилось, что он способствует развитию кишечных бактерий, связанных с улучшением качества жизни пожилых людей.

17 февраля
5 минут
Мария Азарова

По мнению исследователей, мидии погибли вследствие «теплового стресса», вызванного повышением температуры океана.

Позавчера, 08:47
4 минуты
Сергей Васильев

В галактике Маркарян 231, расположенной в полумиллиарде световых лет от нас, нашли облака молекулярного кислорода — впервые где-либо вне Млечного Пути.

11 февраля
4 минуты
Сергей Васильев

Экспериментальные данные указали на виды физических нагрузок, которые стимулируют нейропластичность мозга.

28 января
25 минут
Александр Березин

Недавняя научная работа предрекла серьезную эпидемию коронавируса 2019-nCoV. Согласно ей, 95% зараженных еще не зарегистрированы властями, а значит, через пару недель в одной Ухани будут сотни тысяч заболевших. При наблюдаемой смертности от вируса в 2,36% — это многие тысячи погибших. На самом деле, новая работа скорее «ловит хайп» или, если угодно, пытается держать мир настороже, чем описывает реальную эпидемию. Последние данные по заразности коронавируса показывают: он действительно неблестяще передается от человека к человеку. Для эпидемии в Китае этого достаточно, но большое число жертв за пределами этой страны маловероятно. Выясняем почему.

28 января
3 минуты
Полина Гершберг

Ученые создали информационную панель, показывающую распространение китайского коронавируса по миру в режиме реального времени. Данные вносятся из подтвержденных источников — это поможет бороться с дезинформацией.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: