Артём Оганов: «Открытие новых материалов — ключ к созданию прогрессивных технологий»

Артём Оганов — российский кристаллограф-теоретик, минеролог, химик, педагог, профессор Сколковского института науки и технологий, в прошлом — профессор и заведующий лабораторией компьютерного дизайна материалов в Университете штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук.

В декабре 2018 года он рассказал студентам и преподавателям НовГУ о методе компьютерного дизайна новых материалов и предсказании кристаллических структур. Приводим основные тезисы лекции «Компьютерный дизайн новых материалов» Артёма Оганова.

До недавнего времени исследователи путём проб и ошибок посвящали целые годы поискам новых материалов. Но настал момент, когда возможно поручить задачу компьютеру, который будет предсказывать новый материал до того, как его удастся экспериментально получить.

Исследователи открывали новые материалы в экспериментальных лабораториях, смешивая разные ингредиенты, синтезируя новые соединения и уже после того, как их получили, измеряли их свойства. Если свойство интересное, материал могли пустить в применение, если нет, то время оказывалось потрачено впустую, но были возможны следующие попытки.

Всё, что связано с атомной структурой вещества – связано с кристаллографией. Само кристаллическое вещество является самым устойчивым типом твёрдого состояния вещества.

«Миры» давлений

Существует два «мира» давлений: высокие и низкие.

Высокие давления позволяют находить совершенно новые состояния веществ, новые материалы, соединения, которые мы не просто не видим в обычных условиях, но и которые даже запрещены правилами классической химии. Высокие давления так же важны, потому что большая часть вещества вселенной и вещества нашей планеты существует именно в данных условиях. Низкие давления – преповерхностная «корочка» Земли. А давление в её центре достигает примерно 4 млн атмосфер. Это чрезвычайно высокое значение, при котором состояние вещества будет совершенно не таким, как при нормальных условиях.

Важны исследования при низких давлениях, потому что именно в этих условиях открывается новый материал. Человеку важны материалы именно из мира низких давлений, те вещества, которые можно взять в руку, прямо здесь и сейчас использовать, которые возможно синтезировать в больших количествах.

Чтобы достичь давления 1 миллион атмосфер, нужно поймать 200 африканских слонов среднего размера и их совокупный вес приложить на площадь дамской шпильки (1 см²).

Естественно, в экспериментах делается по-другому, и сегодняшние экспериментальные установки позволяют достичь давления в несколько миллионов атмосфер, а в определённых условиях даже значительно больше.

О материалах

Глядя на разнообразие материалов, которые находятся сегодня в распоряжении у человечества, поражаешься диапазону величин свойств, которые у них есть, и восхищаешься тем, насколько удивительны и неожиданны некоторые свойства.

Самым твёрдым материалом, известным человечеству, уже много тысяч лет является алмаз. До сих пор твёрже алмаза никто ничего не придумал. Время от времени возникают сообщения, что исследователям удалось синтезировать материал твёрже алмаза, но у всех сообщений одна и та же печальная судьба.

Алмаз используется, например, в буровой технике.

Помимо рекордной твёрдости у алмаза есть целый ряд рекордов, среди которых — скорость распространения звука. Звук в воздухе распространяется медленнее, чем в твёрдых телах. А из твёрдых тел он распространяется быстрее всего именно в алмазе. К тому же, алмаз – рекордсмен по теплопроводности.

Люди привыкли, что самая высокая теплопроводность у металлов. В самом деле, если налить горячий чай в керамическую и металлическую чашку, то комфортнее будет держать, конечно, керамическую. Тем не менее, гораздо более высокая теплопроводность у материала, который можно назвать керамическим – у алмаза. Его теплопроводность примерно в десять раз выше, чем у металлов, с которыми человек сталкивается.

Можно провести эксперимент. Если взять две пластинки, металлическую (допустим, монетку) и алмазную такого же размера, и легонечко прикоснуться к ледяному кубику, тепло тела будет передаваться алмазной пластинкой и проплавлять ледяной кубик. Суть в том, что металлической пластинкой лёд никогда не проплавить. А алмазная пластинка будет настолько быстро проводить тепло, что, во-первых, она мгновенно примет температуру льда в руке, а во-вторых, она будет сразу же сбрасывать тепло с руки в кубик и мгновенно его растопит.

О предсказаниях структур

Чтобы предсказывать материалы на компьютере, необходимо научиться предсказывать кристаллическую структуру этих материалов, потому что именно она диктует их свойства. Как пример: алмаз и графит – одно и то же вещество, но в разной структуре. Различное расположение атомов диктует отличные друг от друга физические свойства.

Задача предсказаний кристаллических структур долгое время считалась нерешаемой принципиально, но наконец-то удалось создать метод, который эту задачу решает.

Люди научились определять кристаллическую структуру чуть больше 100 лет назад, а задумывались о ней гораздо раньше. Первым стал Иоганн Кеплер, немецкий математик, которого привлекла шестиугольная форма снежинок. И он, как и все великие учёные, задал себе вопрос: почему они именно такие? Он стал думать и придумал удивительное решение.

Простейшим способом объяснить шестиугольную симметрию стала так называемая «плотнейшая шаровая упаковка», которая сыграла огромную роль в математике и кристаллографии.

Всё началось с того, что военно-морское ведомство Британии объявило награду за решение задачи: как наиболее плотным образом упаковать сферы одинакового размера в пространстве. Дело в том, что военно-морскому ведомству Британии было необходимо понять, как наиболее плотным образом упаковывать пушечные ядра на палубах кораблей. Кеплер предложил своё решение, которое оказалось верным и стало известно в математике как «гипотеза Кеплера», согласно которой наибольшая плотность упаковки достигается при пирамидальном упорядочивании шаров друг над другом. Доказать это утверждение Кеплер не мог. Но через 4 века, в 2015 году его доказал американский математик Томас Хейлс и гипотеза стала теоремой.

Кеплер, строго говоря, ошибся со структурой льда. Она выглядит не так, как он предполагал: в ней есть дыры. Но предложенная Кеплером структура действительно существует. Пусть не для льда, а для магния, цинка, кадмия, железа. В условиях ядра Земли они все имеют гексагональную плотно упакованную структуру.

Предсказывать кристаллические структуры, исходя из законов физики, за 100 лет до нас научились делать экспериментаторы, первыми из которых стали отец и сын Уильям Генри и Уильям Лоренс Брэгги. В 1912 году они расшифровали кристаллические структуры соли и алмаза. Спустя год их статьи вышли в печати. В 1914 году нобелевских премий не давали в связи с началом Первой Мировой войны, а в 1915 году они всё же получили премию. Уильям Лоренс Брэгг стал самым молодым в истории лауреатом нобелевской премии по физике. На тот момент ему было 25 лет.

Метод рентгеновской дифракции, придуманный Брэггами, сыграл колоссальную роль в истории науки. По меньшей мере, 26 нобелевских премий было дано за работу с помощью этого метода. В частности, расшифровка структуры ДНК была сделана именно методом рентгеновской дифракции.

Если необходимо предсказать самую стабильную структуру вещества, то на языке физики это значит, что нужно найти такое расположение атомов в пространстве, при котором энергия минимальна.

Энергию рассчитать возможно, поэтому можно просто «прощупать» все расположения атомов в пространстве, рассчитать энергию для всех и найти то, которое будет с самой низкой энергией. Вроде бы, задача несложная, но проблема в том, что вариантов расположения атомов в пространстве астрономически много. Исследователю не хватит даже времени жизни вселенной, чтобы перебрать все возможные варианты на самом мощном суперкомпьютере современности.

И даже если компьютерные ресурсы вырастут в триллион раз, эта задача всё равно никогда не решится. Это не значит, что решить её нельзя в принципе, хотя учёные прошлого так и думали. Решить её можно, способ есть: с помощью идей эволюции. Эволюционные алгоритмы давно известны, применяются в разных областях науки и техники именно для решения таких сложных задач. Этот алгоритм назвали «Успех». Мощь этого метода состоит в сочетании быстрого и надёжного эволюционного поиска структуры с самой низкой энергией и квантовой механики. Её используют для расчёта энергий и свойств кристаллов.

Алмаз – достаточно простой пример того, возможно ли предсказать что-то достаточно сложное. Возможно. Например, структура гамма-бора – самая твёрдая модификация бора и одно из самых твёрдых веществ, известных сегодня.

Сначала её предсказали, затем экспериментаторы её получили, подтвердили. Ещё более удивительное предсказание, также подтверждённое экспериментом – это предсказание того, что натрий под давлением становится неметаллом. Натрий – щелочной металл. Под давлением в 2 млн атмосфер это уже не металл, а прозрачное вещество, красновато-оранжевого оттенка с красивой кристаллической структурой.

Метод непрерывно совершенствуется. Недавно удалось усовершенствовать его с помощью топологического генератора кристаллических структур, который увеличивает скорость метода и расчётов в три раза. Ещё большего ускорения можно достичь с помощью искусственного интеллекта. Расчёты основаны на эволюционном алгоритме в сочетании с квантовой механикой, но квантово-механические расчёты довольны затратны вычислительно. Чтобы делать подобные расчёты, требуется суперкомпьютер.

Несмотря на его наличие, было решено экономить ресурсы, поэтому организовали сотрудничество с молодым профессором Александром Шапеевым, разрабатывающим как раз методы искусственного интеллекта.

Как работают эти методы:

Берётся небольшое число квантовых расчётов и тренируется нейронная сеть или другой более продвинутый метод, который делает примерно то, что делает человеческий мозг.

У всех людей в мозгу есть множество нейронных сетей на каждый случай жизни. Они тренируются многими годами практики. Рассмотрим на примере угадывания возраста человека: у каждого есть набор точных измерений, по которому мозг создал связь, корреляцию между набором признаков (седина, морщины, состояние кожи, размер носа). Этот набор признаков в мозгу позволил создать нейронную сеть, которая обладает предсказательной силой. То есть, увидев незнакомого человека, мы можем примерно сказать, какой у него возраст. Точно так же можем предположить его вес. Точно так же действует и компьютерная нейронная сеть.

Берётся ряд кристаллических структур, для них производится квантово-механический расчёт, затем нейронная сеть учится по набору признаков каждой из этих структур создавать связь между этими признаками и энергией. И в следующий раз, когда программе дают незнакомую кристаллическую структуру, которую она видит впервые, она даст ответ: «Я думаю, энергия равна такой-то величине» даже без квантового расчёта.

Нейронная сеть требует очень мало вычислительных ресурсов. Это быстрый расчёт. Тесты показывают, что расчёты убыстряются от 100 до 10000 раз благодаря применению ИИ. Так проанализировали структуру бора и предсказали новую структуру.

Также команда Артёма Оганова умеет предсказывать органику, хотя занимается ей редко. Например, благодаря своему способу, они смогли понять новую структуру резорцина. Экспериментаторы получили это вещество, но структуру расшифровать не могли. Просили нескольких теоретиков, у них тоже ничего не вышло, а у исследователей вышло. Сейчас они замахиваются на проблемы ещё большей сложности – на предсказание структуры белков.

Белки – основа жизни. Это самые «умные» молекулы в нашем организме, в любой живой форме. Именно они выполняют самую нетривиальную работу. Экспериментально очень легко понять последовательность аминокислотных остатков в молекуле белка, то, что называется первичной структурой: в какой последовательности расположены аминокислоты. Но в какую форму белковая молекула скрутится – экспериментально понять совсем непросто.

Было бы здорово, если бы стало возможно по последовательности аминокислот восстанавливать трёхмерную форму молекулы, ведь именно она обусловливает её функции в нашем организме. Этой задачей начали заниматься пару лет назад, но прогресс идёт медленно. Тем не менее, уже имеются обнадёживающие результаты.

Не зная химического состава, его можно предсказать. Например, оксиды железа при каких-то необычных условиях. Можно предсказать все стабильные оксиды железа, все стабильные соединения заданных элементов и их кристаллические структуры. Для этого есть простой аппарат термодинамики, разработанный ещё Джеймсом Максвеллом (конструкция Максвелла), позволяющий предсказать все стабильные соединения в данной системе. Эта конструкция может быть применена к системам любой сложности, двойным, тройным и так далее. Этот метод решили применить для предсказания стабильных химических составов, чтобы «поломать» традиционное представление химии.

Достижения коллег

Около четырёх лет назад китайские учёные, используя программу Артёма Оганова, сделали удивительное предсказание, напрямую связанное с темой сверхпроводимости. Они предсказали, что сероводород под давлением становится нестабильным и распадается с образованием соединения H₃S. Но самое интересное здесь то, что H₃S, согласно их предсказанию, должен быть рекордным высокотемпературным проводником. Китайцы предсказали, что H₃S будет иметь температуру проводимости 200К (кельвин).

Спустя год это предсказание было блестяще подтверждено российскими экспериментаторами. Теория предсказала диапазон от 191К до 204К, эксперимент показал 203К.

Но и это не конец истории. Многие научные группы по всему миру занялись темой гидридной сверхпроводимости под давлением.

Оказалось, что среди гидридов металлов все высокотемпературные сверхпроводники образуются металлами, лежащими между 2 и 3 группой таблицы Менделеева.

Новые неожиданные химические составы возникают не только в кристаллах под давлением, но и в молекулах или наночастицах при обычных условиях. Удалось разработать метод, который позволяет предсказывать стабильные наночастицы в большом диапазоне составов. Если взять наночастицы, состоящие из кремния и кислорода, например, то все стабильные наночастицы возможно предсказать одним расчётом.

Появилась возможность предсказывать стабильные химические составы кристаллических фаз и некристаллических (наночастиц, молекул). Но возможно ли научиться предсказывать материалы с необходимыми свойствами? Да. Это можно проиллюстрировать на примере термоэлектрических материалов.

Термоэлектрические материалы

Термоэлектрики – материалы, которые преобразуют тепло в электричество. Можно запустить и обратный процесс. То есть, если пропустить ток через термоэлектрический контакт, получится охлаждение. Так можно, например, делать холодильники. Проблема в том, что коэффициент полезного действия таких приборов очень низкий. А он напрямую зависит от свойств материалов. Если удастся найти материалы с улучшенными свойствами, то КПД возможно увеличить.

Например, совсем недавно китайцы вывели на рынок новый высокотехнологичный продукт: котелки для туристов, которые производят электричество для зарядки мобильных телефонов.

Если повысить термоэлектрическую добротность материалов в 2-3 раза, то такие приборы найдут широчайшее применение практически всюду.

Возможно оптимизировать любое физическое свойство. Например, минимизировать энергию или максимизировать термоэлектрическую добротность.

Но когда начали проводить эксперименты, получили абсурдные результаты: получилась гигантской величины термоэлектрическая добротность для совершенно нестабильных веществ, структуры которых едва держатся и готовы развалиться. Стало понятно, что нужно оптимизировать не только это свойство, но вместе с тем и стабильность. Сделать одновременную оптимизацию двух свойств.

Это возможно. Математика для такой многокритериальной оптимизации была разработана ещё 100 лет назад итальянским экономистом Вильфредо Парето. Парето-оптимизация – очень мощный приём. Проведя её, обнаружили, что задача поиска термоэлектриков, которые в разы лучше существующих на сегодняшний день, оказалась решаема.

Вечный вопрос

Возможно ли предсказать материал, который будет самым лучшим из всех возможных химических соединений?

Например: алмаз действительно самое твёрдое вещество из всех возможных соединений, или же можно спустя 100 или 1000 лет найти что-то твёрже него?

Человечеству известно 118 химических элементов, из которых можно создать более 7000 двойных систем. В каждой двойной системе возможно создать сотни пропорций элементов. Для каждого химического состава – бесконечное число кристаллических структур.

Тройных систем – больше четверти миллиона. Возможно ли мы перебрать такое гигантское множество потенциальных решений? Перебором, конечно, нет. Но учёные нашли решение, которое назвали «Менделеевским поиском».

Если можно организовать химическое пространство поиска таким образом, чтобы все хорошие соединения сбились в кучку, то задача решаема. Как это сделать: эволюционные алгоритмы поколение за поколением фокусируются на всё более перспективной области решения. Если все хорошие решения в химическом пространстве особым образом «сядут» рядом, то это значит, что эволюционный алгоритм идеально применился. Станет возможно достаточно быстро сузить область поиска к «островку» особых свойств и затем добить это за небольшое время. Вопрос: как сконструировать это химическое пространство? Если удастся расположить элементы в таком порядке, чтобы соседние элементы были максимально похожи друг на друга химически (например, натрий и калий, литий и натрий). Как сконструировать последовательность? Можно ли вообще её создать?

Это было сделано 1984 году британским учёным Дэвидом Петтифором, который предложил так называемое «менделеевское число». Оно было сделано с целью сгруппировать атомы с максимальным подобием соседних элементов.

Есть области совершенно неперспективные, где твёрдость низкая, а есть области, где твёрдость высокая. Элементы сгруппировались в узкие концентрированные зоны соединения с высокой твёрдостью. Теперь нерешаемая задача решаема. Таким образом, пространство «прощупывается» короткими эволюционными расчётами, отбраковываются области химического пространства, где ничего хорошего не нашлось, и фокусировка идёт на те области, где находятся многообещающие соединения с высокой твёрдостью.

Кроме алмаза расчёт находит ещё и лонсдейлит, так называемый «гексагональный алмаз». Очень похожи их кристаллические структуры и свойства. Рядом с ними никого нет. По твёрдости это рекордные вещества, не побиваемые в принципе.

Также находится кубический нитрит бора. Но это вещества из мира высоких давлений. Их тяжело синтезировать. При высоких давлениях можно создать только малое количество вещества, и к тому же, они не особо устойчивы в обычных условиях.

Эволюционный алгоритм фокусируется на всё более перспективных областях пространства поиска и находит все твёрдые соединения, находящиеся в области. В итоге всё равно выясняется, что самое твёрдое вещество – алмаз, и это, хоть не открывает ничего нового, зато открывает множество других соединений, которые, пусть менее твёрдые, чем алмаз, но могут быть созданы при нормальных условиях в больших количествах и применены.

Сотрудничество с «Газпромом» и новое вещество

Когда Артём Ромаевич Оганов занимался научными исследованиями в этом ключе, с ним связались представители «Газпромнефть» и предложили сотрудничество. Оказалось, что они разрабатывают буровые резцы нового поколения и им требуется материал лучше, чем то, что применялось ранее. Ранее применялась победитовая основа, в которую вживлялся технический алмаз. Превзойти алмаз невозможно, а вот превзойти победит – можно попытаться. Победит (карбид вольфрама) – уникальный материал, открытый немецкими исследователями в конце 1920-х годов. Российскими учёными-технологами он был заимствован и применён во времена Великой Отечественной войны.

Удалось предсказать новое соединение – W₂B₅, о котором никто не знал. Оно оказалось стабильно и с красивой кристаллической структурой. Его твёрдость в полтора раза превышала твёрдость карбида вольфрама. Трещиностойкость ненамного уступала ему, но это не критично.

Вещество было получено в Троицке вслед за предсказанием профессора и получило кодовое название «Новичок».

Вклад в науку

Исследования Артёма Оганова привели к тому, что учёные научились предсказывать структуру кристаллического вещества, белков и не только; научились предсказывать, какие стабильные будут соединения при различных условиях; открыли много новых удивительных химических явлений (прозрачный натрий, хлориды натрия, химическую реакционную способность гелия, сверхпроводники); поняли, как предсказывать материалы с необходимыми свойствами. Наконец удалось решить задачу поиска самого оптимального материала из всех возможных соединений. Также доказали, что твёрже алмаза материала никогда не будет, а заодно и обнаружили сверхтвёрдый материал «Новичок», открытие которого должно будет привести к созданию нового поколения технологий и материалов.

Фото обложки: из архива организаторов Остров 10-22.