Промышленный дизайн // Артем Оганов

Можно ли с помощью компьютера открыть новый суперматериал?

Facebook
Twitter
Google+
Pinterest
Vkontakte
Odnoklassniki
157 0
Как с помощью нового эволюционного алгоритма находить оптимальную кристаллическую структуру материала, его стабильную химическую формулу, предсказывать и рассчитывать требуемые свойства? Как эти вычислительные методы приводят к открытию новых классов химических веществ, противоречащих правилам классической химии, и как эти соединения находят сверхпроводники, которые не требуют никакого охлаждения и могут работать при комнатной температуре?

Технологии, которые мы создаем, основаны на особых материалах и их свойствах. При создании новых прорывных технологий почти наверняка камнем преткновения станет отсутствие материала с нужными свойствами. Благодаря методам искусственного интеллекта стало возможным решать многие считавшиеся нерешаемыми задачи, в том числе и эту, что дает возможность дизайна новых материалов вычислительными методами.

Меня зовут Артем Оганов, я кристаллограф, член Европейской академии, профессор РАН, профессор и руководитель Лаборатории дизайна материалов в Сколтехе. В 2006 году я разработал метод предсказания кристаллических структур материалов — алгоритм USPEX (Universal Structure Predictor: Evolutionary Xtallography).

Как известно, для создания новых технологий почти всегда требуются новые материалы, обладающие намного лучшими свойствами, чем известные ранее. А главное в дизайне новых материалов — предсказание кристаллической структуры. До появления нашего алгоритма эта задача считалась принципиально нерешаемой. Но, как выяснилось, это не так.

Сегодня нашим методом пользуются тысячи ученых по всему миру, а также такие компании, как Intel, Fujitsu, Toyota, Sony. С помощью него уже сделаны сотни предсказаний, многие из которых проверены экспериментально и подтверждены.

О том, почему до появления алгоритма USPEХ предсказание кристаллической структуры материалов считалось невозможным, в чем суть нового метода и какие открытия с помощью него уже сделаны, расскажу в этой статье. Приступим.

Зачем предсказывать структуру материалов?

Задача предсказания структуры веществ, кристаллов, а заодно и всех остальных типов твердых тел и молекул — главная задача теоретической кристаллографии. Если нам известна структура, с помощью стандартных методов, основанных на квантовой механике, можно предсказать свойства. То есть до того, как материал будет синтезирован, станет понятно, окажется ли он в итоге полезен. Это важно, потому что на создание новых материалов уходит много времени и ресурсов, а результаты не всегда соответствуют ожиданиям.

Почему мы говорим в первую очередь о кристаллической структуре? Потому что это наиболее устойчивое состояние твердого тела, и наиболее распространенное в природе: наша планета на 89 % состоит из кристаллических веществ, а Луна и вовсе на все 100 %. И вариантов кристаллических структур — астрономическое множество. Для не слишком сложных систем это будет число порядка 1030.

Перебрать такое число не поможет даже самый мощный компьютер мира и сегодня, и через миллион лет — по крайней мере, классический. Квантовый компьютер, кстати, мог бы помочь, но вот только его нет. Поэтому долгое время считалось, что предсказать кристаллическую структуру вещества невозможно. В 1994 году даже вышла статья на эту тему под названием «Предсказуемы ли кристаллические структуры?». Первое слово в ней было «нет». Однако решить эту задачу можно, но не перебирая все возможные структуры, а используя более хитрые алгоритмы.

В чем суть USPEХ?

В основе метода USPEХ — комбинация эволюционного алгоритма и квантово-механических расчетов. Сама природа выбрала этот алгоритм для создания самого сложного, что есть во вселенной — жизни. Поэтому задачи, не решаемые простым перебором, этому подходу по плечу.

Эволюционные алгоритмы существуют довольно давно, первые использовали еще в 1970-е годы. Они применяются в том числе для оптимизации кораблей, самолетов и автомобилей. Но напрямую алгоритм, например, из автомобильной отрасли, конечно, нельзя использовать для предсказания кристаллических структур материалов. Общая у них только идеология, в рамках которой создается случайный набор структур, отбраковываются худшие, а лучшие получают возможность стать «родителями» следующего поколения автомобилей, кораблей, самолетов или структур материалов.

Преимуществом эволюционных алгоритмов является гибкость — в них можно внести много новых приемов. Кстати, именно поэтому наш алгоритм продолжает развиваться и становится быстрее. Но эта гибкость также причина того, что одного универсального эволюционного алгоритма, который бы годился и для дизайна самолетов, и для предсказания новых материалов, нет. Наш алгоритм создан именно для материалов и в этой области он вполне универсален, хотя есть и ограничения — например, его пока нельзя применить к стеклам и квазикристаллам.

Также очень важно, по каким правилам работает производство следующих поколений. То есть они должны быть сконструированы таким образом, чтобы потомство унаследовало часть информации о «родителях». Но при этом — чтобы популяция была разнообразной, иначе не будет никакого эволюционного прогресса. В связи с этим часть структур следующего поколения мы получаем в результате скрещивания, во время которого куски двух родительских структур совмещаются, давая дочернюю структуру, а часть — в результате мутаций, когда небольшая часть параметров, описывающих структуру, резко меняется. Затем новые структуры оцениваются, ранжируются по энергии, из них производится новое поколение структур, и этот процесс продолжается шаг за шагом, поколение за поколением, пока не получается наилучшая структура.

С помощью такого подхода мы можем фокусироваться на наиболее перспективной области пространства поиска и решить задачу за конечное, небольшое количество времени. Такой метод не требует никаких экспериментальных данных, а опирается только на наш универсальный алгоритм глобальной оптимизации и законы квантовой механики. Сегодняшняя версия алгоритма позволяет предсказывать структуры, содержащие до ~150 атомов в элементарной ячейке, что покрывает большинство кристаллических материалов.

Например, вот так выглядит процесс предсказания структуры метасиликата магния (MgSiO3) под высоким давлением с помощью алгоритма USPEX. Чтобы предсказать кристаллическую структуру материала, используя наш метод, можно даже не задавать химический состав, а только указать химические элементы. В таком случае будут предсказаны и химические формулы и кристаллические структуры всех стабильных соединений этих элементов. Структура, которую вы видите, называется пост-перовскитом и является главным минералом в самой нижней части мантии Земли. Ее открытие в 2004 году очень сильно повлияло на представления о строении, динамике и эволюции Земли.

Но мы пошли еще дальше и в этом году опубликовали новую версию нашего метода, которая называется «Менделеевский поиск». Она решает главную задачу теоретического материаловедения — поиск материала, обладающего требуемыми свойствами из всех возможных химических соединений.

Теперь вам не нужно задавать химические элементы вообще, не нужно задавать химическую формулу, можно просто указать, какое свойство вас интересует! Программа будет его максимизировать (или минимизировать, если нужно) и из бесконечного множества возможных соединений найдет наилучший материал. Критерием при этом выступает величина нужного нам свойства (например, твердость — мягкие материалы «убиваются» алгоритмом, а более твердые скрещиваются, мутируют и так далее). Это происходит также с помощью эволюционного, точнее, коэволюционного алгоритма, при котором разные химические составы конкурируют друг с другом, обмениваются структурной информацией, скрещиваются и мутируют один в другой. Мы это проиллюстрировали для нескольких типов свойств, в частности твердости и намагниченности. И, например, так нам удалось доказать, что алмаз является самым твердым из известных веществ, но также существует несколько десятков других потенциально высокотвердых и сверхтвердых материалов.

Какие открытия уже сделаны с помощью метода USPEХ?

За те 14 лет с момента публикации алгоритма и первых приложений были сделаны сотни предсказаний. Из них уже порядка ста подтверждены экспериментами, и это число очень быстро растет.

Среди наших открытий: предсказание новой сверхтвердой модификации бора и новых соединений гелия — элемента, который считался самым инертным в таблице Менделеева. А также открытие прозрачной модификации натрия. Согласно таблице Менделеева, натрий — это щелочной металл. Но, оказывается, не всегда. При высоком давлении он становится прозрачным неметаллом и пропускает свет. Существует предположение, что в естественных условиях в таком состоянии натрий может находиться в недрах других планет.

Над какими проектами лаборатория в Сколтехе работает сейчас?

Сейчас среди проектов лаборатории: разработка новых методов предсказания, как основанных на эволюционных алгоритмах, так и связанных с машинным обучением и нейронными сетями, предсказание новых стабильных наночастиц, проекты по химии высоких давлений, исследования, связанные с предсказанием новых сверхтвердых, магнитных и термоэлектрических материалов, а также нового класса веществ — электридов. Это вещества, где роль отрицательно заряженных частиц — анионов — играют очень сильно локализованные электроны. У них множество интереснейших свойств, и мы их активно изучаем. Поскольку электроны в электридах находятся в пустотах, то есть не связаны сильно с атомами, эти вещества легко расстаются с электронами и являются хорошими электронными эмиттерами (низкая работа выхода электронов). А в химических реакциях они проявляют себя как восстановители и прекрасно работают в катализе.

Одно из магистральных направлений работы моей лаборатории в Сколтехе — комнатная сверхпроводимость. Сверхпроводники — это уникальные материалы, которые проводят ток без сопротивления, то есть с их помощью можно передавать электричество без потерь и без нагревания проводов. Кроме того, сверхпроводящие катушки используются для создания самых сильных на сегодняшний день магнитных полей, что находит применение, например, при разработке ускорителей частиц и сверхбыстрых поездов на магнитном подвисании. Также сверхпроводники можно использовать для создания сверхчувствительных магнитометров и микроволновых фильтров для технологий 5G-интернета.

Но у сверхпроводников есть один существенный недостаток — они работают при очень низких температурах. Первый сверхпроводник, который был создан, — ртуть — сверхпроводил при температурах ниже 4 Кельвинов (К), то есть при –269 °C и ниже. Затем были открыты более высокотемпературные сверхпроводники и, наконец, в 1993 году был поставлен рекорд 138 К, то есть –135 °C. Но это всё еще очень низкие температуры, с которыми неудобно и дорого работать.

Человечество уже целое столетие мечтает о сверхпроводимости при комнатной температуре. Новый рекорд был поставлен, когда в 2014 году китайские теоретики, используя USPEX, предсказали новое необычное вещество H3S и его сверхпроводимость при высоких давлениях при температурах вплоть до –70 °C. Год спустя это предсказание было блестяще подтверждено экспериментом. А вскоре после этого были найдены и еще более высокотемпературные сверхпроводники.

В этом году комнатная проводимость была получена американскими учеными экспериментально, но при очень высоком давлении, почти 3 млн атмосфер, что, увы, лишает эти исследования какой-либо практической реализуемости. Но дает надежду, что такого рода сверхпроводники могут быть найдены и при нормальном давлении.

Что еще почитать о создании новых материалов?

    ПОДПИШИСЬ НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ
    ПОДПИШИСЬ
    НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ