Итоги № 24 (2012) - Итоги Итоги

Эволюция создала этот мир. Почему бы, воспользовавшись ее приемами, не поменять его нам на пользу? Ученые уже готовы примерить на себя роль Создателя

 

Новые технологии полностью зависят от новых материалов, которые до сих пор открывали в результате долгого экспериментального поиска, методом проб и ошибок, подчас вовсе случайно. Пришло время полностью изменить этот непродуктивный подход. Доктор наук, профессор Университета штата Нью-Йорк и адъюнкт-профессор МГУ Артем Оганов, названный в прошлом году экспертами одним из десяти наиболее успешных российских ученых нашего времени, разработал уникальную компьютерную программу, позволяющую быстро предсказывать возможность существования совершенно новых материалов по заданным свойствам. С помощью этого метода уже создана из углерода структура, схожая по твердости с алмазом, открыты новые модификации бора и натрия, ряд минералов в мантии Земли. Посетив Россию по приглашению Открытого университета Сколково, ученый в эксклюзивном интервью «Итогам» рассказал об исследованиях из области теоретической химии и о том, какие перспективы они сулят человечеству.

— Артем, так в чем же уникальность вашей разработки?

— Мы придумали, как при помощи компьютерных вычислений определять оптимальные структуры материалов. Оптимальные с точки зрения стабильности или свойств. Например, вам нужно создать материал, который имел бы оптимальную твердость или оптимальные электрические свойства. Как это сделать? Ведь свойства очень сильно зависят от расположения атомов в пространстве. И нужно выбрать ту структуру, то расположение атомов в веществе, которые дали бы требуемые свойства. Берете вы, к примеру, углерод и в зависимости от расстановки атомов получаете либо очень мягкий графит, либо очень твердый алмаз.

— Этот подход многие уже окрестили революционным. Но как, собственно, работает метод?

— Революционным его окрестили по созвучию с тем, как мы, разработчики, его называем — эволюционным. Схема очень схожа с той, которая действует в живой природе, — строго выстроенная. Ее-то мы и попытались повторить. При создании новых материалов можно действовать двумя путями. Первый — перебирать все возможные комбинации атомов в кристаллической решетке. Но проблема в том, что число вариантов в структуре астрономически велико. Если у нас всего 10 атомов в повторяющейся структурной единице, то будет порядка 100 миллиардов структурных вариантов, и вам потребуются сотни лет, чтобы пробежать по этим вариантам на лучшем суперкомпьютере мира. Если мы рассматриваем 20 или 30 атомов, то в этом случае для решения одной-единственной задачи потребуется больше времени, чем возраст Вселенной.

Тогда мы придумали эволюционный метод. Начинается все с того, что компьютер вслепую опробует различные решения. Они, как правило, достаточно плохие, но из них он выбирает наиболее перспективные, из которых производятся новые, дочерние. Из них снова отсеивает худшие, а лучшим дается право производить потомство. Из него автоматически опять же отсекаются худшие и поощряются лучшие. Так постепенно мы приближаемся к цели — оптимальному решению.

— И сколько по времени занимает этот процесс?

— Полный квантово-механический эволюционный расчет с максимальным уровнем строгости находит структуру алмаза или графита на обычном персональном компьютере примерно за один час.

— Какие вообще параметры можно задать компьютеру и как ведутся расчеты?

— Надо задать параметры эволюции (число структур в «популяции», силу мутаций и т. д.) и то, какие атомы будут участвовать в процессе. При создании, например, максимально твердого материала можно задать участие в процессе только атомов углерода или, например, любой комбинации атомов углерода и азота. Компьютер всячески будет их перемешивать от чистого углерода до чистого азота, включая промежуточные варианты. Из этого он сделает материал с нужными свойствами.

— Если не задавать конкретные элементы, а просто предложить компьютеру самому брать атомы любых элементов из таблицы Менделеева?

— Можно, но не нужно, потому что задача становится экспоненциально более сложной с увеличением числа степеней свободы. Компьютер решит задачу, но будет делать это очень долго. И к тому же это бессмысленно. Предположим, вы ищете сверхтвердый материал. Известно, что элементы с рыхлыми электронными оболочками, как натрий, калий, рубидий, цезий, просто не создадут высокой твердости вещества. Элементы благородных газов, как гелий, аргон, вообще не образуют или с трудом образуют соединения. Зачем их включать в расчет? Для производства сверхтвердых материалов интересен ограниченный набор элементов. Это углерод, азот, кислород, бор, тугоплавкие металлы — вольфрам, тантал, рений, ниобий, молибден. Но даже если ввести все эти элементы в исходную программу, то расчет получится достаточно громоздким. Имеет смысл в практических расчетах задавать до пяти элементов.

— Можно ли сделать материал по заказанным свойствам? Например, оружейный завод хочет выпускать пули с особым сердечником.

— Именно в этом и состоит суть метода, что он может предсказать материал именно с теми свойствами, которые требуются. А заказать можно что угодно из тех свойств, которые рассчитываются, — твердость, электропроводность и многое другое. А вот, например, вязкость твердого тела рассчитать сейчас практически невозможно. Это на сегодняшний день неоптимизируемое свойство. Для жидкости она рассчитывается достаточно легко, а для твердых веществ — нет.

— Вы задаете компьютеру требуемое свойство, он придумывает новый материал, демонстрирует его кристаллическую решетку, но способен ли он подсказать, как сделать этот материал?

— Наш эволюционный метод показывает только возможность существования нужного материала и его характеристики. А вот предсказание путей его синтеза — пока что нерешенная задача. Сейчас ее можно решать только для каких-то частных случаев. Например, мы решили ее в частной задаче о сверхтвердом графите. Сдавливая графит при низкой температуре, исследователи получили новую форму углерода, но ее строение полвека не удавалось понять. Вот результат этого синтеза нам удалось предсказать. Это не предсказание структуры в классическом смысле, а именно предсказание пути синтеза, где известны начальное состояние и условия синтеза и нужно предсказать его результат. Важна и обратная задача — подобрать условия синтеза нужного конечного материала.

— В чем же загвоздка?

— В том, что это совсем другая задача, в которой нужно не просто предсказать конечный результат — определенный материал, а путь превращения, реакции. Представим, что у вас есть исходные реагенты, и в ходе реакции определенным образом передвигаются атомы, ломаются старые связи и образуются новые. Процесс реорганизации реагентов в продукт реакции связан с неким активационным барьером. Для каждой реакции он свой, и наиболее вероятным результатом синтеза будет тот, который сопряжен с преодолением наименьшего барьера. Эта задача на порядки сложнее, потому что нужно просчитать путь реакции и выбрать тот, который проще. Эволюционный подход с большой вероятностью тут уже не подойдет. Задача тяжела математически и в особенности физически.

— Какие материалы и для чего можно создавать уже сегодня?

— Мы работаем над сверхтвердыми материалами, материалами с особенными электронными и оптическими свойствами, а также материалами для суперконденсаторов и аккумуляторов для хранения электроэнергии.

— Уточните, пожалуйста, это будут новые материалы или уже существующие, но с улучшенными свойствами?

— Совершенно новые. Зачем изобретать уже имеющиеся материалы?

— Нанотехнологи в свою очередь говорят, что способны усовершенствовать давно известные материалы, которые в результате получат необычные свойства.

— Модифицируя химический состав и размерность материалов, можно добиться новых свойств. Например, золото — это металл, который не пропускает свет, а наночастицы золота его пропускают. Более того, варьируя размер наночастиц, можно добиться того, чтобы их суспензия была различных цветов. Во многих старинных соборах сегодня можно увидеть витражи с красными стеклышками. Очень часто они были получены путем добавления наночастиц золота в стекло.

Конечно, нанотехнологии — это очень интересная область исследований и приложений, потому что она дает дополнительную степень свободы в дизайне материалов. Когда вы меняете размер частицы от микроскопического кристалла до маленькой наночастицы, вы можете резко и достаточно непрерывно при этом менять свойства. То есть способны подобрать тот размер, который даст нужные свойства. В принципе эта задача также могла бы решаться нашим эволюционным методом.