Человеческую цивилизацию нельзя представить без технологий, а технологии — без внедрения новых материалов. В истинности этого постулата российский кристаллограф Артём Оганов никогда не сомневался, но в отличие от многих коллег, также был убежден в другом: современная индустрия способна не только следовать за открытиями новых материй, но и предвосхищать их. Это своё убеждение теперь уже знаменитый на весь мир ученый вложил в основу уникальной разработки — предиктивного алгоритма USPEХ. Мы поинтересовались у Артёма Оганова, который теперь руководит Лабораторией дизайна материалов в Сколтехе, почему до появления USPEХ предсказание кристаллической структуры материалов считалось невозможным, в чём суть нового метода и какие открытия с помощью него уже сделаны.
- что такое электрид
- зачем нужен Менделеевский поиск
- в чем уникальность вещества H3S
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 в 2006 году эта задача считалась принципиально нерешаемой. Теперь это не так. Сегодня нашим методом пользуются тысячи ученых по всему миру, а также, к примеру, такие компании, как Intel, Fujitsu, Toyota, Sony. С помощью него уже сделаны сотни предсказаний, многие из которых проверены экспериментально и подтверждены.
Задача предсказания структуры веществ, кристаллов, а заодно и всех остальных типов твердых тел и молекул — это 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.
Дело в том, что это наиболее устойчивое состояние твёрдого 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 сможет 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 — «нет». Однако решить эту задачу можно, но не перебирая все возможные структуры, а используя более хитрые алгоритмы.
В основе метода USPEХ — комбинация эволюционного алгоритма и квантово-механических расчетов. Сама природа выбрала этот алгоритм для создания самого сложного, что есть во Вселенной, то есть жизни. Поэтому задачи, не решаемые простым перебором, этому подходу по плечу.
Эволюционные алгоритмы существуют довольно давно, первые использовали ещё 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.
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 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.
Так выглядит процесс предсказания структуры метасиликата магния (MgSiO3) под высоким давлением с помощью алгоритма USPEX. Эта структура называется пост-перовскитом и является главным минералом в самой нижней части мантии Земли. Её открытие в 2004 году очень сильно повлияло на представления о строении, динамике и эволюции Земли.
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. Но мы пошли ещё дальше и представили 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 даже задавать химические элементы. 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. Если вы хотите, чтобы это была твёрдость, тогда все мягкие материалы исключаются алгоритмом, а более твёрдые 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. Мы это проиллюстрировали для нескольких типов свойств, в частности твёрдости и намагниченности. И тут я вас разочарую — нам удалось доказать, что алмаз является самым твёрдым из известных веществ. С другой стороны, мы также обнаружили, что существует несколько десятков других потенциально высокотвёрдых и сверхтвёрдых материалов.
С момента публикации алгоритма и первых приложений были сделаны сотни предсказаний. Из них уже порядка ста подтверждены экспериментами, и это число очень быстро растёт.
Мы занимаемся разработкой новых методов предсказания, как основанных на эволюционных алгоритмах, так и связанных с машинным обучением и нейронными сетями. Нас также интересует предсказание новых стабильных наночастиц, проекты по химии высоких давлений, исследования, связанные с предсказанием новых сверхтвёрдых, 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.
Может ли алгоритм придумать новый суперматериал раньше ученых?
Поскольку электроны в электридах находятся в пустотах, то есть не связаны сильно с атомами, эти вещества легко расстаются и являются хорошими электронными излучателями — эмиттерами. 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 магнитной подушке. 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 ещё очень низкие температуры, с которыми неудобно и дорого работать.
Человечество уже целое столетие этим занимается, но я решил внести свою лепту. В частности, очередной рекорд был поставлен в 2014 году, когда 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.
Но наука и сейчас не стоит на месте. 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. Тем не менее, работа коллег дает надежду такому человеку, как я, что сверхпроводники смогут применяться и при нормальном давлении.
