Почему эта задача важна: раньше новые вещества вырабатывались очень долго и с большим количеством усилий.
Артем Оганов: «Экспериментаторы идут в лабораторию. Смешивают различные вещества при различных температурах и давлениях. Получают новые вещества. Измеряют их свойства. Как правило, эти вещества не представляют никакого интереса, отбраковываются. И экспериментаторы пытаются снова получить уже немного другое вещество при других условиях, с немного другим составом. И так шаг за шагом мы преодолеваем множество неудач, тратя на это годы своей жизни. Получается, что исследователи, в надежде получить один материал, тратят огромное количество усилий, времени, а также денег. Этот процесс может занять годы. Он может оказаться тупиковым и никогда не привести к открытию нужного материала. Но даже, когда он приводит к успеху, этот успех дается очень дорогой ценой».
Поэтому и необходимо создать такую технологию, которая могла бы делать безошибочные предсказания. То есть не экспериментировать в лабораториях, а давать задачу компьютеру предсказать, какой материал, с каким составом и температурой будет иметь нужные свойства при определенных условиях. И компьютер, перебирая многочисленные варианты, сможет дать ответ, какой химический состав и какая кристаллическая структура будут отвечать заданным требованиям. Результат может быть и такой, что искомого материала не существует. Либо он есть и не один.
И тут возникает вторая задача, решение которой пока нет: как получить этот материал? То есть химический состав, кристаллическая структура понятна, но до сих пор нет возможности его реализовать, например, в промышленных масштабах.
Технология предсказания
Главное, что необходимо предсказать – это кристаллическая структура. Раньше не было возможности эту задачу решить, потому что вариантов расположения атомов в пространстве существует много. Но подавляющая их часть не представляет никакого интереса. Важны те варианты расположения атомов в пространстве, которые достаточно устойчивы и имеют нужные для исследователя свойства.
Что это за свойства: высокая или низкая твердость, электропроводность и теплопроводность и так далее. Важна кристаллическая структура.
«Если вы подумаете, скажем, о том же углероде, взглянем на алмаз и на графит. Химически это одно и то же вещество. Но свойства абсолютно разные. Черный сверхмягкий углерод и прозрачный сверхтвердый алмаз, – что определяет разницу между ними? Именно кристаллическая структура. Именно благодаря ей одно вещество сверхтвердое, другое – сверхмягкое. Одно является проводником практически металла. Другое является диэлектриком».
Для того, чтобы научиться предсказывать новый материал, нужно прежде всего научиться предсказывать кристаллическую структуру. Для этого Огановым и его коллегами в 2006-м году был предложен эволюционный подход.
«В этом подходе мы не пытаемся опробовать все бесконечное множество кристаллических структур. Мы опробуем его пошагово, начиная с небольшой случайной выборки, внутри которой ранжируем возможные решения, наихудшие из которых мы отбрасываем. А из наилучших производим дочерние варианты. Дочерние варианты производятся путем различных мутаций или же путем рекомбинаций – путем наследственности, где из двух родителей мы сочетаем различные структурные особенности состава. Из этого получается дочерняя структура – дочерний материал, дочерний химический состав, дочерняя структура. Эти дочерние составы, затем также оцениваются. Например, по устойчивости или по тому химическому или физическому свойству, которое вас интересует. И те, которые были проранжированы невыгодными, мы отбрасываем. Те, которые многообещающие, получают право производить потомство. Мутацией или наследственностью мы производим следующее поколение».
Так шаг за шагом ученые приближаются к оптимальному для них материалу с точки зрения данного физического свойства. Эволюционный подход в данном случае работает также, как и Дарвиновская теория эволюции, этот принцип Оганов и его коллеги осуществляют на компьютере при поиске кристаллических структур, оптимальных с точки зрения данного свойства или стабильности.
«Могу также сказать (но это уже немножко на грани хулиганства), что, когда мы осуществляли проработку этого метода (кстати, разработка продолжается. Она совершенствовалась все больше и больше), мы экспериментировали с разными способами эволюции. Например, мы пробовали производить одного ребенка не из двух родителей, а из трех или четырех. Оказалось, что также, как и в жизни, оптимально производить одного ребенка из двух родителей. У одного ребенка два родителя – папа и мама. Не три, не четыре, не двадцать четыре. Это является оптимумом как в природе, так и на компьютере».
Свой метод Оганов запатентовал, и сейчас им пользуются почти тысячи исследователей по всему миру и несколько крупнейших компаний, таких как «Intel», «Toyota» и «Fujitsu». Компания «Тойота», например, по словам Оганова, уже в течение какого-то времени с помощью этого метода изобрела новый материал для литиевых аккумуляторов, которые будут использоваться для гибридных автомобилей.
Проблема алмаза
Считается, что алмаз, будучи рекордсменом по твердости, является оптимальным сверхтвердым материалом для всех приложений. Однако это не так, потому что в железе, например, он растворяется, а в кислородной среде при высокой температуре горит. Вообще поиск материала, который был бы тверже алмаза, волновал человечество много десятилетий.
«Простой компьютерный расчет, который был проведен моей группой, показывает, что такого материала быть не может. На самом деле тверже алмаза может быть только алмаз, но в нано-кристаллической форме. Другие материалы побить алмаз по твердости ни в состоянии».
Еще одно направление группы Оганова — предсказание новых диэлектрических материалов, которые могли бы послужить основой супер-конденсаторов для хранения электрической энергии, а также для дальнейшей миниатюризации компьютерных микропроцессоров.
«Эта миниатюризация на самом деле встречает препятствия. Потому что имеющиеся диэлектрические материалы достаточно плохо выдерживают электрические заряды. Происходит их утечка. И дальнейшая миниатюризация невозможна. Если мы сможем получить материал, который удерживается на кремнии, но в то же время имеет гораздо более высокую диэлектрическую постоянную, чем имеющиеся у нас материалы, то мы эту задачу сможем решить. И у нас есть достаточно серьезные продвижения также и в этом направлении».
И последнее, что делает Оганов – это разработка новых лекарственных препаратов, то есть тоже их предсказание. Это возможно благодаря тому, что ученые научились предсказывать структуру и химический состав поверхности кристаллов.
«Дело в том, что поверхность кристалла часто имеет химический состав, отличающийся от самого вещества кристалла. Структура тоже очень часто кардинальным образом отличается. И мы обнаружили, что поверхности простых, казалось бы инертных оксидных кристаллов (таких как оксид магния) содержат очень интересные ионы (такие как пероксид иона). Также они содержат группы, подобные озону, состоящие из трех атомов кислорода. Это объясняет одно крайне интересное и важное наблюдение. Когда человек вдыхает мелкодисперсные частицы оксидных минералов, которые, казалось бы, инертны, безопасны и безобидны, эти частицы играют злую шутку и способствуют развитию рака легких. В частности, известно, что канцерогенным веществом является асбест, который исключительно инертен. Так вот, на поверхности такого рода минералов как асбест и кварц (в особенности кварц) могут образовываться пероксид ионы, которые играют ключевую роль в образовании и развитии рака. С помощью нашей методики можно также предсказывать условия, при которых образования такого рода частиц можно было бы избежать. То есть, есть надежда даже найти терапию и предупреждение рака легких. В данном случае, мы говорим только о раке легких. И с совершенно неожиданной стороны результаты наших исследований дали возможность понять, а может быть даже и предотвратить или излечить рак легких».
Если подводит итог, то предсказание кристаллических структур может сыграть ключевую роль в дизайне материалов как для микроэлектроники, так и для фармацевтики. В целом, такая технология открывает новый путь в технологии будущего, уверен Оганов.
Почитать о других направлениях лаборатории Артема можно по ссылке, а ознакомиться с его книгой Modern Methods of Crystal Structure Prediction здесь.
This entry passed through the Full-Text RSS service — if this is your content and you're reading it on someone else's site, please read the FAQ at fivefilters.org/content-only/faq.php#publishers.
Комментариев нет:
Отправить комментарий