2019-02-18
Фиксация темной материи - теория и практика
Подробнее

2019-02-17
НАСА купит места Союзах, снимает песчаные реки Марса и звезды, ищет недостающую материю
Подробнее

2019-02-17
Роскосмос: Открытие спутника «Ломоносов», инфраструктура для «Енисея» «Хаябуса-2», Юпитер в объективе «Юноны»
Подробнее

2019-02-16
Нейросеть создаёт фото несуществующих людей
Подробнее

2019-02-15
Психология в замкнутом пространстве в виртуальном полете на Луну
Подробнее

2019-02-12
Материалы наиболее эффективные для преобразования тепла
Подробнее

2019-02-11
Осцилляторную нейронную сеть научили распознавать образы
Подробнее

2019-02-08
международная экспедиция в пещерную систему Мчишта-Акшаша (Абхазия)
Подробнее

2019-01-29
Большие возможности мини-мозгов из стволовых клеток
Подробнее

2019-01-24
В межзвёздной среде обнаружили предшественника аденина
Подробнее

2018-11-07 (№ 180)
Топологический предсказатель - поиск новых веществ ускорен в несколько раз
САМАРА, СКОЛКОВО, МОСКВА, 7 ноября, – РИА Новости, портал ИНДИКАТОР. Химики из МФТИ, "Сколтеха" и Самарского технического университета в разы ускорили работу революционного алгоритма USPEX, помогающего открывать сверхпроводники и причудливые соединения урана и редких металлов. Его новая версия была представлена в журнале Computer Physics Communications.

"При этих расчетах вы стартуете с такой точки, которая, скорее всего, включает область с оптимальным решением. Получается, что можно получить его сразу или найти что-то близко лежащее, а потом эволюционный механизм USPEX приведет вас к цели", — рассказывает Павел Бушланов из Сколковского технологического института, чьи слова передает пресс-служба вуза. Химические свойства, структура и многие другие характеристики всех сложных и важных для человека молекул определяются тем, как взаимодействуют друг с другом их атомы, как устроены их электронные оболочки и как различные внешние факторы, такие как температура и давление, влияют на все эти вещи.

Несмотря на то, что "работой" всех этих элементов молекул управляют достаточно простые физические законы, в том числе принципы квантовой механики, предсказать их свойства или поведение крайне сложно. Это связано с тем, что сложность расчетов резко растет с добавлением каждого нового электрона, из-за чего свойства даже простых кристаллов и молекул почти невозможно просчитать даже при помощи самых мощных суперкомпьютеров.



Известный российский химик Артем Оганов заметно упростил эту проблему еще в 2004 году, создав эволюционный алгоритм USPEX, позволяющий быстро и точно вычислять свойства кристаллов разных веществ при самых разных температурах и давлениях, "используя лишь их химическую формулу и названия элементов".

За последующие годы Оганов, а также четыре тысячи других ученых, использовали этот алгоритм для открытия огромного множества практически полезных и просто интересных веществ, в том числе необычных сверхпроводников на базе урана, настоящих соединений гелия, чрезвычайного прочного материала из вольфрама, "идеальной взрывчатки" из атомов азота и хрома, а также многих других материалов.

Секрет успеха USPEX заключается в том, что он не перебирает все возможные комбинации атомов и конфигурации их электронных оболочек, а генерирует несколько случайных структур, формально совпадающих по составу с изучаемым кристаллом или молекулой. Затем он пытается найти самые стабильные из них, используя своеобразный виртуальный аналог эволюционных процессов, "скрещивая" подобные комбинации атомов.

Подобный подход, как отмечает Бушланов, позволяет очень резко ускорить просчет свойств этих материалов, однако его можно заметно ускорить, если повысить качество самых первых случайно созданных структур. Если они будут изначально обладать более интересными свойствами, процесс их эволюции многократно ускорится, что снизит или требования к компьютеру, или повысит скорость поиска новых веществ.

Как это сделать? Ученые обратили внимание на то, что все существующие в природе кристаллы и молекулы устроены далеко не случайно. Как недавно выяснили российские химики, существует набор из нескольких тысяч возможных способов организации атомов, определяющий структуру всех 200 тысяч неорганических соединений, известных науке.

Эти "природные" конструкции, как заметили Оганов, Бушланов и их коллеги, составляют абсолютное меньшинство в том наборе вариантов, которые вырабатывает USPEX на первых этапах работы. Подобное наблюдение заставило их проверить, что произойдет, если заставить алгоритм использовать только подобные варианты организации молекул.

Как оказалось, подобное упрощение не ограничило то многообразие материалов, которые может вырабатывать USPEX, не зная ничего о структуре аналогичных веществ, но при этом оно ускорило работу алгоритма примерно в три-четыре раза. Оганов и его коллеги надеются, что это улучшение поможет предсказывать свойства более сложных кристаллов и молекул, а также начать систематически изучать поведение веществ, находящихся на грани стабильности.



Вариант новости на портале Индикатор

Российские ученые придумали, как усовершенствовать алгоритмы предсказания кристаллических структур химических соединений. Новый генератор случайных структур на основе возможных топологий строения веществ позволяет в разы быстрее находить структуру с нужными свойствами. Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Physics Communications.

В связи с быстрым темпом возникновения новых технологий перед химиками постоянно стоит задача искать и создавать новые вещества и материалы — более прочные, легкие, стабильные, сверхпроводящие. Экспериментально делать это долго и дорого, так как нередко требуются особые условия, сильно отличающиеся от комнатных. Задача усугубляется, если не знать, где искать, так как на перебор всех возможных вариантов и поиск хорошего соединения уйдут тысячи лет. На помощь ученым приходят компьютерные технологии, позволяющие точно предсказывать структуры и свойства возможных соединений, а потом уже получать их экспериментально. В 2005 году исследовательская группа под руководством Артема Оганова разработала эволюционный алгоритм USPEX для предсказания кристаллических структур веществ, которым сегодня пользуются несколько тысяч ученых 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 пока не найдутся особо стабильные соединения.

В новом исследовании ученые из Сколтеха, МФТИ и Самарского государственного технического 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 и создать генератор случайных структур с помощью подсказок, заложенных в структуре уже известных веществ. Для этого они обратились к базе данных кристаллических структур и совместили развиваемые Огановым подходы с топологическими методами профессора Владислава Блатова из Самары. Известно, что почти все из 200 000 известных неорганических соединений принадлежат к 3000 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 3 раза быстрее.

«3000 топологических типов получается из реальных структур путем абстракции. Если попробовать обратную операцию, то по этим 3000 типам можно сгенерировать практически все известные структуры и бесконечное число еще неизвестных, но вполне разумных структур, и это дает великолепную стартовую точку для эволюционного механизма, — рассказывает соавтор работы Павел Бушланов из Сколтеха. — Получается, что вы стартуете 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».

Источник