Ученые обнаружили «слепое пятно» в одном из главных методов расчета новых веществ
Метод не видит важную разницу между двумя типами распределения электронов и потому может неверно оценивать энергию системы. А если ошибка возникает на уровне энергии, это уже влияет на прогноз химических свойств, стабильности и реакционной способности вещества.
Источник: Михаил Медведев / Институт органической химии имени Н.Д. Зелинского РАН. Графическое резюме исследования.
МОСКВА. 17 апреля /Новости науки/. Российские исследователи выяснили, что один из самых популярных методов квантовой химии может не замечать важные различия в распределении электронов в молекулах и способен ошибаться при моделировании новых лекарств и материалов, сообщает пресс-служба Российского научного фонда.
Сегодня при поиске новых лекарств, катализаторов и материалов ученые чаще начинают не с эксперимента, а сначала рассчитывают свойства вещества на компьютере. Один из самых распространенных подходов для этого - теория функционала плотности. Она позволяет оценивать энергию молекулы и предсказывать, как она будет себя вести, насколько она стабильна и пойдет ли нужная химическая реакция.
Проблема в том, что точная формула связи между электронной плотностью и энергией до сих пор неизвестна. Поэтому ученые используют приближенные математические выражения, так называемые функционалы плотности. Среди них особенно популярны мета-GGA-функционалы: они достаточно быстры и при этом часто дают приемлемую точность. Именно поэтому их используют в тысячах работ по всему миру.
Однако исследователи из Института органической химии имени Н. Д. Зелинского РАН выяснили, что у большинства таких функционалов есть серьезный изъян. Они могут не различать электронные системы, которые внешне выглядят похожими по ряду параметров, но на самом деле ведут себя принципиально по-разному.
Эту проблему продемонстрировали на модельных примерах. В частности, ученые сравнили атом аргона и молекулу фуллерена — полую углеродную сферу.
На некотором расстоянии от центра в обеих системах электронная плотность меняется с похожей скоростью. Но физический смысл этих изменений разный: у аргона при удалении от ядра плотность убывает, а у фуллерена внутри углеродного каркаса, наоборот, возрастает, потому что в центральной полости электронов почти нет.
Для многих функционалов эти две ситуации оказываются почти неразличимыми. Именно это исследователи и называют «слепым пятном».
По сути, метод не видит важную разницу между двумя типами распределения электронов и потому может неверно оценивать энергию системы. А если ошибка возникает на уровне энергии, это уже влияет на прогноз химических свойств, стабильности и реакционной способности вещества.
«Как человек может не различать два разных цвета из-за ограничений в восприятии оттенков сетчаткой глаза, так и функционал может не различать разные электронные плотности, которые должны иметь разные энергии. Оказалось, что большинство функционалов страдают от “слепого пятна”. Это говорит о том, что необходимо использовать больше информации о плотности при конструировании новых функционалов. К счастью, с современными методами ИИ это становится проще, чем когда-либо», - приводятся в сообщении слова руководителя проекта, поддержанного грантом РНФ, Михаила Медведева, старшего научного сотрудника группы теоретической химии Института органической химии имени Н. Д. Зелинского РАН.
Сегодня при поиске новых лекарств, катализаторов и материалов ученые чаще начинают не с эксперимента, а сначала рассчитывают свойства вещества на компьютере. Один из самых распространенных подходов для этого - теория функционала плотности. Она позволяет оценивать энергию молекулы и предсказывать, как она будет себя вести, насколько она стабильна и пойдет ли нужная химическая реакция.
Проблема в том, что точная формула связи между электронной плотностью и энергией до сих пор неизвестна. Поэтому ученые используют приближенные математические выражения, так называемые функционалы плотности. Среди них особенно популярны мета-GGA-функционалы: они достаточно быстры и при этом часто дают приемлемую точность. Именно поэтому их используют в тысячах работ по всему миру.
Однако исследователи из Института органической химии имени Н. Д. Зелинского РАН выяснили, что у большинства таких функционалов есть серьезный изъян. Они могут не различать электронные системы, которые внешне выглядят похожими по ряду параметров, но на самом деле ведут себя принципиально по-разному.
Эту проблему продемонстрировали на модельных примерах. В частности, ученые сравнили атом аргона и молекулу фуллерена — полую углеродную сферу.
На некотором расстоянии от центра в обеих системах электронная плотность меняется с похожей скоростью. Но физический смысл этих изменений разный: у аргона при удалении от ядра плотность убывает, а у фуллерена внутри углеродного каркаса, наоборот, возрастает, потому что в центральной полости электронов почти нет.
Для многих функционалов эти две ситуации оказываются почти неразличимыми. Именно это исследователи и называют «слепым пятном».
По сути, метод не видит важную разницу между двумя типами распределения электронов и потому может неверно оценивать энергию системы. А если ошибка возникает на уровне энергии, это уже влияет на прогноз химических свойств, стабильности и реакционной способности вещества.
«Как человек может не различать два разных цвета из-за ограничений в восприятии оттенков сетчаткой глаза, так и функционал может не различать разные электронные плотности, которые должны иметь разные энергии. Оказалось, что большинство функционалов страдают от “слепого пятна”. Это говорит о том, что необходимо использовать больше информации о плотности при конструировании новых функционалов. К счастью, с современными методами ИИ это становится проще, чем когда-либо», - приводятся в сообщении слова руководителя проекта, поддержанного грантом РНФ, Михаила Медведева, старшего научного сотрудника группы теоретической химии Института органической химии имени Н. Д. Зелинского РАН.
