Химики обучили программу строить точные модели межатомных сил

❋ 3.6

Ученые из МФТИ, НИИ автоматики и Сколтеха применили метод машинного обучения для моделирования поведения алюминия и урана при различных температурах, давлениях и в разных фазовых состояниях.

ФизТех

# алюминий

# межатомные силы

# МФТИ

Межатомные силы / ©Пресс-служба МФТИ / Автор: Артем Фомин

Группа ученых из МФТИ, НИИ автоматики имени Н. Л. Духова и Сколтеха под руководством Артема Оганова применила метод машинного обучения для моделирования поведения алюминия и урана при различных температурах, давлениях и в разных фазовых состояниях. Моделирование химических систем позволяет предсказывать их свойства в различных условиях до проведения экспериментов, что в дальнейшем дает возможность воплотить в реальность наиболее перспективные материалы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.
Компьютерная химия

Активное развитие науки за последние сто лет привело к наличию удивительного разнообразия органических и неорганических соединений, белковых и липидных структур, множества схем химических реакций. Но чем больше новых структур и молекул, тем больше времени требуется для того, чтобы исследовать их строение, биохимические и физические свойства, изучить модели поведения в различных условиях и возможные реакции взаимодействия с другими веществами. На данный момент изучать вышеперечисленные свойства возможно при помощи компьютерного моделирования.

Сейчас самый популярный метод моделирования основан на использовании набора параметров, описывающих рассматриваемую биохимическую систему: дли́ны связей в молекулах, углы между атомами, заряды и т. д. — так называемый «метод силовых полей». Однако использование этого метода не позволяет точно воспроизводить квантово-механические силы, которые действуют в молекулах. Кроме того, точные квантово-механические расчеты занимают много времени, не позволяют рассчитывать свойства больших систем и ограничиваются парой сотен атомов.

Огромный интерес представляют модели машинного обучения. Обучаясь на относительно небольшой выборке данных (получаемых в квантово-механических расчетах), эти модели затем могут быть использованы вместо квантово-механических расчетов, поскольку обладают такой же точностью, но требуют примерно в тысячу раз меньше вычислительных ресурсов, чем квантово-механические расчеты.
Успехи машинного обучения в моделировании атомных взаимодействий

Ученые применили машинное обучение для моделирования межатомных взаимодействий в кристаллах и расплавах двух элементов: алюминия и урана. Алюминий — хорошо изученный металл с известными физико-химическими свойствами. Уран был выбран, наоборот, из-за наличия разнящихся опубликованных данных о его физико-химических свойствах и желания исследователей эти свойства уточнить.

В ходе данной работы с помощью обученной модели исследователи изучали такие свойства, как плотность фононных состояний, энтропия и температура плавления алюминия.

Иван Круглов, сотрудник лаборатории компьютерного дизайна материалов МФТИ, рассказывает: «Величины сил межмолекулярных взаимодействий атомов в кристаллах можно успешно применять для предсказания поведения атомов этого элемента при других температурах и в других фазовых состояниях, а также, наоборот, — зная свойства системы в жидком фазовом состоянии, узнать поведение атомов в кристаллической решетке. Таким образом, появляется возможность расчета фазовой диаграммы урана на основании данных о его кристаллической структуре. Показывая состояние вещества в зависимости от давления и температуры, фазовые диаграммы позволяют определять возможности и границы применения элементов».

Основным критерием достоверности виртуально полученных данных являлось их сравнение с экспериментальной информацией. Использованный метод моделирования показал хорошую точность полученных виртуально данных. Информация, полученная методом машинного обучения, имеет меньшие погрешности, чем методы моделирования, использующие силовые поля.

Данное исследование заключается в повышении скорости и точности моделирования систем атомов методом машинного обучения, предложенным авторами в 2016 году.

Работа сделана при поддержке Российского научного фонда.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), известен также как Физтех — ведущий российский вуз по подготовке специалистов в области теоретической, экспериментальной и прикладной физики, математики, информатики, химии, биологии и смежных дисциплин. Расположен в городе Долгопрудном Московской области, отдельные корпуса и факультеты находятся в Жуковском и в Москве.