Учёные Мичиганского университета разработали новый метод, который позволяет приблизить моделирование молекул к квантовой точности и даёт новые возможности для химии и материаловедения. Работа опубликована в журнале Science Advances.
Исследователи отмечают, что понимание химических реакций и свойств материалов потребляет около трети всего времени суперкомпьютеров в национальных лабораториях США. В основе этих расчётов лежит так называемая задача квантового многотельного взаимодействия, описывающая, как электроны образуют связи, определяют реактивность и электрическое поведение веществ.
Метод обеспечивает максимальную точность, но требует колоссальных вычислительных ресурсов, что ограничивает его применимость очень малыми молекулами. Новая разработка позволит распространить этот уровень точности на более крупные и сложные системы.
Ключевой подход в квантовой химии сегодня — теория функционала плотности (DFT). Она упрощает задачу, описывая распределение электронной плотности, а не траектории всех электронов по отдельности. Это делает возможным моделирование систем с сотнями атомов. Однако главным ограничением остаётся обмено-корреляционный (XC) функционал — математическое описание взаимодействий электронов.
До сих пор учёным приходилось использовать приближённые версии XC-функционала, подходящие лишь для отдельных задач, что снижало общую точность метода. Улучшение этого функционала считается ключом к тому, чтобы DFT стало универсальным инструментом в химии и материаловедении.
По словам профессора механической инженерии Викрама Гавини, руководившего исследованием, известно, что существует универсальный функционал, применимый ко всем системам — молекулам, металлам и полупроводникам. Но его точная форма пока неизвестна, и именно её понимание критически важно для дальнейшего развития DFT.
Проект поддержало Министерство энергетики США, предоставив финансирование и ресурсы суперкомпьютеров. Команда начала с анализа отдельных атомов и небольших молекул при помощи методов квантового многотельного моделирования. Вместо использования готовых приближений исследователи применили машинное обучение, чтобы определить, какой XC-функционал способен наиболее точно воспроизвести поведение электронов, рассчитанное строгими квантовыми методами.
Как пояснил первый автор работы, научный сотрудник Бикаш Канунго, точный обмено-корреляционный функционал имеет широкое применение, поскольку он «не зависит от материала». Это одинаково важно и для разработки новых аккумуляторов, и для создания лекарств, и для проектирования квантовых компьютеров.
Метод Мичиганского университета позволяет использовать найденный XC-функционал непосредственно или применять их подход для других систем. Начав с лёгких атомов и молекул, его можно будет расширить и на твёрдые тела, что откроет путь к более точным и эффективным симуляциям в химии, материаловедении и смежных областях науки.