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.