Поддержать программу
ПостНаука на Дожде
16:10
23 октября
Наука
Здоровье

Как компьютер «предсказывает» появление новых материалов и лекарственных препаратов

Химик Артем Оганов о технологиях будущего
2 346
0
Расписание
Следующий выпуск
10 декабря 16:00
вторник: 11:00
четверг: 05:00, 16:20
суббота: 16:00
воскресенье: 02:00, 10:00, 16:00
понедельник: 02:00, 06:00

Как традиционно решалась задача поиска новых материалов? Как работает компьютерный дизайн новых материалов? И есть ли материал тверже алмаза? Об этом рассказывает профессор State University of New York at Stony Brook, химик Артем Оганов.

Больше лекций и видеороликов смотрите на сайте проекта «ПостНаука»

Компьютерный дизайн новых материалов — это мечта, которую человечество лелеяло уже многие десятилетия. Она долгое время считалась недостижимой. Но в последние годы нам удалось приблизиться к этой мечте, а во многих случаях даже ее достигнуть. Эта мечта считалась недосягаемой, потому что проблема компьютерного дизайна новых материалов включает в себя считавшуюся нерешаемой проблему кристаллических структур. Прежде всего мне бы хотелось подчеркнуть, почему эта задача столь важна.

Эта задача важна потому, что до сих пор, в XXI веке, поиск и получение новых научных материалов осуществляется методом научного тыка, то есть методом проб и ошибок, который мы также называем эдисоновским. Эдисон говорил: «Я не потерпел десять тысяч неудач. Я лишь открыл десять тысяч способов, которые не работают». Это отражает суть происходящего.

Экспериментаторы идут в лабораторию. Смешивают различные вещества при различных температурах и давлениях. Получают новые вещества. Измеряют их свойства. Как правило, эти вещества не представляют никакого интереса, отбраковываются. И экспериментаторы пытаются снова получить уже немного другое вещество при других условиях, с немного другим составом. И так, шаг за шагом, мы преодолеваем множество неудач, тратя на это годы своей жизни.

Получается, что исследователи, в надежде получить один материал, тратят огромное количество усилий, времени, а также денег. Этот процесс может занять годы. Он может оказаться тупиковым и никогда не привести к открытию нужного материала. Но даже когда он приводит к успеху, этот успех дается очень дорогой ценой. И поэтому мечта состоит в том, чтобы открывать материалы не таким долгим, основанным на удаче и случайности методом с небольшим количеством научного прозрения, а более систематичным, научным, быстрым и безотказным методом — методом компьютерного предсказания.

В этом случае вместо того, чтобы смешивать все эти вещества в лаборатории при разных температурах, давлениях и так далее, вы можете сказать компьютеру: «Предскажи мне, какой материал, с каким составом, с какой температурой будет иметь нужные для меня свойства: высокую температуру проводимости, низкую плотность, высокую твердость, высокую электропроводность?» и т. д. И компьютер, перебирая многочисленные варианты, сможет вам дать ответ на то, какой химический состав и какая кристаллическая структура будут отвечать вашим требованиям.

Порой компьютер сможет вам лишь сказать, что такого материала не существует. Порой компьютер может вам сказать, что такой материал существует. Может быть, даже не один. И тогда встает следующая задача. Если первую задачу мы научились решать достаточно надежно, то для второй пока общего решения нет. Мы можем решать эту задачу лишь в каких-то конкретных частных случаях.

Вторая задача — как получить этот материал? Она до сих пор еще не решена. У вас есть химический состав, кристаллическая структура. Но как этот состав получать в килограммовых количествах? Эта задача тоже очень интересная. Со временем мы ее обязательно научимся решать. И мы уже находимся на этом пути.

Но позвольте немного рассказать о первой задаче — о том, как предсказать состав и структуру, которые обладают нужными для нас свойствами. Задача эта обладает необходимостью предсказания кристаллических структур. Долгое время эта задача считалась принципиально нерешаемой. Почему? Потому что если вы задумаетесь, сколько вариантов расположения атомов в пространстве существует, вы мгновенно дадите правильный ответ — бесконечно много.

Вариантов расположения, скажем, атомов углерода в пространстве бесконечно много. Но подавляющая их часть для нас не представляет никакого интереса. Для нас представляют интерес только те варианты расположения атомов в пространстве, которые достаточно устойчивы и при этом имеют нужные для нас свойства. Нужными для экспериментов свойствами атомов являются высокая или низкая твердость, электропроводность, теплопроводность и т. д. Здесь важна кристаллическая структура. Если вы подумаете, скажем, о том же углероде, взглянем на алмаз и на графит. Химически это одно и то же вещество. Но свойства абсолютно разные.

Черный сверхмягкий углерод и прозрачный сверхтвердый алмаз — что определяет разницу между ними?

Именно кристаллическая структура. Именно благодаря ей одно вещество сверхтвердое, другое — сверхмягкое. Одно является полупроводником, практически металлом. Другое является диэлектриком.

Для того чтобы научиться предсказывать новый материал, нужно прежде всего научитьсяпредсказывать кристаллическую структуру. Для того чтобы предсказывать кристаллическую структуру, нами в 2006 году был предложен эволюционный подход. В этом подходе мы не пытаемся опробовать все бесконечное множество кристаллических структур. Мы пробуем его пошагово, начиная с небольшой случайной выборки, внутри которой ранжируем возможные решения, наихудшие из которых мы отбрасываем, а из наилучших производим дочерние варианты.

Дочерние варианты производятся путем различных мутаций или же путем рекомбинаций — путем наследственности, где из двух родителей мы сочетаем различные структурные особенности состава. Из этого получается дочерняя структура — дочерний материал, дочерний химический состав, дочерняя кристаллическая структура. Эти дочерние составы, дочерние структуры затем также оцениваются. Например, по устойчивости или по тому химическому или физическому свойству, которое вас интересует. И опять же те, которые были проранжированы невыгодными, мы отбрасываем. Те, которые многообещающие, получают право производить потомство — мутацией или наследственностью. Мы производим следующее поколение, и шаг за шагом, поколение за поколением мы приближаемся к глобальному оптимуму, который будет ответом на наш вопрос «Какой материал оптимален с точки зрения данного физического свойства?».

Эта задача, которая казалась нерешаемой принципиально, имея бесконечное количество разных решений, оказывается, достаточно легко решается при помощи эволюционного подхода. Может быть, это не так удивительно. Потому что если мы подумаем о нас самих, то те молекулы, из которых состоит человеческий организм, та ДНК, которая несет всю информацию о человеке, о том, как этот организм будет устроен, является сочетанием небольшого числа элементов. Это углерод, водород, кислород, азот, сера и несколько других.

Но вариантов сочетания этих элементов в пространстве, вариантов химических структур, состоящих из этих элементов, бесконечно много. Но природа смогла в конечном итоге прийти к бесконечно сложному решению, которое обеспечивает жизнь на Земле. Это же тоже был эволюционный отбор.

Это является прекрасной иллюстрацией того, как природа из бесконечного числа вариантов может создавать порой удивительно сложные, но удивительно приспособленные, благодаря эволюции, решения. Такую же эволюцию мы осуществляем на компьютере при поиске кристаллических структур, оптимальных с точки зрения данного свойства или стабильности.

Могу также сказать (но это уже немножко на грани хулиганства), что, когда мы осуществляли проработку этого метода (кстати, разработка продолжается, она совершенствовалась все больше и больше), мы экспериментировали с разными способами эволюции. Например, мы пробовали производить одного ребенка не из двух родителей, а из трех или четырех. Оказалось, что, так же как и в жизни, оптимально производить одного ребенка из двух родителей. У одного ребенка два родителя — папа и мама. Не три, не четыре, не двадцать четыре. Это является оптимумом как в природе, так и на компьютере.

Этот метод был нами запатентован. Им сейчас пользуются почти полторы тысячи исследователей по всему миру и несколько крупнейших компаний, такие как Intel, Toyota и Fujitsu. Насколько мне известно, компания Toyota уже в течение короткого времени с помощью этого метода изобрела новый материал для литиевых аккумуляторов, которые будут использоваться для гибридных автомобилей. И вскоре этот материал будет выпущен на рынок.

Могу немножко рассказать о примерах из моей собственной практики. В частности, мы предсказали (и это было экспериментально подтверждено) существование новой формы элемента бора. Бор вообще-то удивительно интересный элемент. И мы предсказали самую твердую форму элемента бора. Она является сверхтвердой, среди элементов это номер два после алмаза. Эта форма является одной из примерно пяти самых твердых известных человечеству материалов.

Сверхтвердые материалы имеют массу применений: для бурения, камнеобработки, металлообработки. Фактически машиностроение в значительной степени зависит от наличия подходящих сверхтвердых материалов. Кстати, алмаз, будучи рекордсменом по твердости, не является оптимальным сверхтвердым материалом для всех приложений, потому что, например, в железе он растворяется. То есть для резких железосодержащих сплавов алмаз не применим. Также в кислородной среде алмаз при высокой температуре горит. Так что опять же существует масса ограничений для его применения.

Могу также упомянуть о поиске, который волновал человечество много десятилетий. Это поиск материала, который был бы тверже алмаза. Пытались искать разные формы углерода, пытались искать разные соединения.

Иногда можно в литературе видеть такие утверждения, что та или иная группа считает, будто нашла материал тверже алмаза. Но неизменно несколькими годами позже другие группы это утверждение опровергают. Этот поиск длится уже десятилетия. Многие группы, тысячи цитирований на подобные статьи, сотни исследований, занимающиеся решением этой проблемы. Простой компьютерный расчет, который был проведен моей группой, показывает, что такого материала быть не может.

На самом деле тверже алмаза может быть только алмаз, но в нанокристаллической форме.

Другие материалы побить алмаз по твердости не в состоянии.

Также мы занимаемся, например, предсказанием новых диэлектрических материалов, которые могли бы послужить основой суперконденсаторов для хранения электрической энергии, а также для дальнейшей миниатюризации компьютерных микропроцессоров. Эта миниатюризация на самом деле встречает препятствия, потому что имеющиеся диэлектрические материалы достаточно плохо выдерживают электрические заряды. Происходит их утечка, и дальнейшая миниатюризация невозможна. Если мы сможем получить материал, который удерживается на кремнии, но в то же время имеет гораздо более высокую диэлектрическую постоянную, чем имеющиеся у нас материалы, то мы эту задачу сможем решить. И у нас есть достаточно серьезные продвижения также и в этом направлении.

Наконец, область, которая для меня является совсем новой, — это область разработки новых лекарственных препаратов. Как ни странно, с помощью этой методики можно предсказывать новые лекарственные препараты.

Могу поделиться результатами, которые совсем новые. Мы опубликовали статью, в которой мы научились предсказывать структуру и химический состав поверхности кристаллов. Это очень интересная и очень сложная задача. Дело в том, что поверхность кристалла часто имеет химический состав, отличающийся от самого вещества кристалла. Структура тоже очень часто кардинальным образом отличается. Мы обнаружили, что поверхности простых, казалось бы, инертных оксидных кристаллов, как оксид магния, содержат очень интересные ионы, такие как пероксид иона, ион O2-. Также они содержат группы, подобные озону, состоящие из трех атомов кислорода.

Это объясняет одно крайне интересное и важное наблюдение. Когда человек вдыхает мелкодисперсные частицы оксидных минералов, которые, казалось бы, инертны, безопасны и безобидны, эти частицы играют злую шутку и способствуют развитию рака легких. В частности, известно, что канцерогенным веществом является асбест, который исключительно инертен. Так вот, на поверхности такого рода минералов, как асбест и кварц (в особенности кварц), могут образовываться пероксид-ионы, которые играют ключевую роль в образовании и развитии рака.

С помощью нашей методики можно также предсказывать условия, при которых образования такого рода частиц можно было бы избежать. Есть надежда даже найти терапию и предупреждение рака легких. В данном случае мы говорим только о раке легких. И с совершенно неожиданной стороны результаты наших исследований дали возможность понять, а может быть, даже и предотвратить или излечить рак легких.

Это лишь несколько простых примеров того, как предсказание кристаллических структур может сыграть ключевую роль в дизайне материалов как для микроэлектроники, так и для других различных областей промышленности (даже для фармацевтики и, возможно, для лечения таких страшных заболеваний, как рак).

Я начал эту мини-лекцию с цитаты Эдисона о том, что он не потерпел десять тысяч неудач, а лишь нашел десять тысяч способов, которые не работают. Так вот, с помощью компьютерного дизайна новых материалов нам не придется десять тысяч раз ошибаться, прежде чем мы найдем один материал. Компьютерный дизайн новых материалов позволяет безошибочно находить новые материалы. Нет никаких сомнений, что в ближайшем будущем этот способ станет доминировать в поиске, а также в дизайне и оптимизации новых материалов. Это проложит совершенно новый путь в технологии будущего и в жизнь будущего.

Изображение: depositphotos