Лаборатория 2.0: скоро компьютеры совсем заменят экспериментальную науку

Мы живем в окружении высокотехнологичных материалов и химических веществ, которые позволяют работать нашим батареям, солнечным элементам, мобильным телефонам. Но разработка новых технологий требует существенных вложений времени, денег, а иногда и рискованных экспериментов.

К счастью, теперь у нас есть секретное оружие, которое позволяет нам экономить время, деньги и не рисковать: компьютеры.

Благодаря закону Мура и ряду прорывов в области физики, химии, компьютерных наук и математики за последние 50 лет, мы можем перенести кучу экспериментов на компьютеры и использовать исключительно моделирование. Оно позволяет нам испытывать химические вещества, препараты и высокотехнологичные материалы на компьютерах еще до создания в лаборатории, что сохраняет время и деньги и снижает риски. Но чтобы полностью отказаться от лабораторий, нам нужны компьютерные модели, которые будут достаточно надежды, чтобы обеспечивать нам исключительно правильные результаты. А это непросто.

Грандиозная задача

Почему непросто? Потому что химия — это квантовая механика взаимодействующих электронов, в основе которой обычно лежит уравнение Шредингера — и требует колоссальных объемов памяти и времени на моделирование.

Например, чтобы изучить взаимодействие трех молекул воды, нам нужно сохранить около 10⁸⁰ фрагментов данных и проделать минимум 10³²⁰ математических операций. Это значит, что нам придется ждать ответа до конца дней Вселенной. Как-то неудобно совсем.

Но это неудобство решается тремя крупными прорывами, которые позволяют современным компьютерным моделям весьма точно оценивать реальность и не тратить на это миллиарды лет.

Сначала Пьер Хоэнберг, Уолтер Кон и Лу Чью Шам перевернули эту проблему взаимодействия с ног на голову в 1960-х годах, существенно упростив и улучшив теорию за счет аппроксимации. Они показали, что электронная плотность — квантовомеханическая вероятность, которую относительно несложно рассчитать — это все, что вам нужно, чтобы определить все свойства квантовой системы.

Выходит, что для трех молекул воды нам нужно всего 3000 фрагментов данных и около 100 миллиардов математических операций.

Затем, в 1970-х, Джон Попл и его коллеги нашли весьма разумный способ упрощать метод расчета, используя математические и вычислительные сокращения. Число фрагментов данных для трех молекул воды сократилось до 300. Расчеты — до 100 миллионов операций. Суперкомпьютеру 1975 года на такой расчет понадобилось бы две секунды, но современный телефон может сделать это в 500 раз быстрее.

Наконец, в 1990-х годах группа ученых придумала несколько простых методов аппроксимации очень сложных физических взаимодействий с удивительно высокой точностью.

Современные компьютерные модели работают быстро и точности, практически всегда и во всех случаях.

Квантово-механическое моделирование набирает обороты

Компьютерное моделирование преобразует химию. Быстрый взгляд на любой химический журнал из недавно вышедших показывает, насколько много экспериментальных работ нынче включают результаты моделирования.

Теория функционала плотности (DFT) — это техническое название самого распространенного метода моделирования — упоминается в 15 000 научных работ, опубликованных в 2015 году. Ее влияние будет только расти по мере улучшения компьютеров и теории.

Моделирование сегодня используется для выявления химических механизмов, выявления подробной информации о системах, которая скрыта от экспериментов, и предложения новых материалов, которые впоследствии могут быть сделаны в лаборатории.

Среди особенно интересных примеров можно отметить, что компьютеры смогли предсказать, что молекула C3H+ (пропинилидин) была ответственна за ряд странных астрономических наблюдений. На Земле C3H+ никогда не наблюдали. Когда позднее молекулу создали в лаборатории, ее поведение было в точности как показывало моделирование.

Новые проблемы требуют новых решений

Все это прекрасно, но развитие графена выявляет серьезный недостаток у существующих моделей. Графен и подобные двумерные материалы не складываются, как большинство химических веществ. Вместо этого они удерживаются силами Ван-дер-Ваальса, которые не включаются в стандартные модели. Неудивительно, что эта брешь привела к всплеску интереса в компьютерном моделировании сил Ван-дер-Ваальса.

К примеру, один международный проект был посвящен использованию сложного моделирования для определения энергии, полученной в процессе формирования графита из слоев графена. Эту энергию до сих пор не смогли определить экспериментально. Или вот: двумерные материалы можно складывать как LEGO, что весьма впечатляет с технологической точки зрения. Но есть практически бесконечное число способов упорядочить эти стеки. Недавно была разработана быстрая и надежная модель, используя которую компьютер может прочесывать большие количества различных порядков в поисках лучшего для определенной задачи. В реальной лаборатории это было бы невозможно.

На другом фронте, перенос электрического заряда в солнечных элементах также сложно исследовать с существующими методами, а значит, эти модели не особенно работают в таком важном поле, как зеленые технологии.

Что еще хуже, многообещающие (но опасные) перовскитные солнечные ячейки на основе свинца включают силы Ван-дер-Ваальса и перенос заряда одновременно. Исследователи пытаются решить этот вопрос изо всех сил, но из него также вытекают проблемы магнетизма и проводимости.

Хуже точно не будет

Конечная цель компьютерного моделирования — заменить эксперименты практически полностью. Тогда мы сможем создавать эксперименты на компьютере точно так же, как люди создают объекты в Minecraft. Этой конечной цели почти удалось достичь в 1990-х годах, если бы экспериментаторы не пришли к графену и перовскитам, которые показали недостатки в существующих теориях. Возможно, 2020-е годы будут последним десятилетием, когда эксперименты будут проводиться исключительно на компьютерах. Ради такой модели стоит работать.