Kvantiniai modeliavimai: revoliucija cheminiame modeliavime

Pastaraisiais metais cheminių modelių sritis patyrė dramatišką transformaciją, kurią lėmė skaičiavimo galios pažanga ir sudėtingų modeliavimo metodų kūrimas. Tarp jų ypač perspektyviu požiūriu išsiskiria kvantiniai modeliavimai, suteikiantys galimybę tiksliai prognozuoti molekulių ir medžiagų elgseną atominiame lygmenyje. Ši galimybė sukelia revoliuciją įvairiose srityse – nuo medžiagų mokslo ir vaistų atradimo iki katalizės ir energijos saugojimo.

Kvantinių modeliavimų supratimas

Iš esmės, kvantinio modeliavimo tikslas yra išspręsti Schrödingerio lygtį, kuri aprašo elektronų ir branduolių kvantinę mechaninę elgseną molekulėje ar medžiagoje. Skirtingai nuo klasikinių modeliavimų, kurie remiasi aproksimacijomis siekiant supaprastinti skaičiavimus, kvantiniai modeliavimai stengiasi pateikti tikslesnį pagrindinės fizikos vaizdą. Tai ypač svarbu sistemoms, kuriose kvantiniai efektai, tokie kaip elektronų koreliacija ir tuneliavimas, vaidina svarbų vaidmenį.

Kvantinio modeliavimo sąvoka apima keletą skirtingų metodų, kurių kiekvienas turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Kai kurie iš labiausiai paplitusių yra:

• Ab Initio metodai: Šie metodai, tokie kaip Hartree-Focko (HF), tankio funkcionalo teorija (DFT) ir surištųjų sankaupų (CC) teorija, yra pagrįsti pirmaisiais principais, t. y. jie remiasi tik pagrindiniais fizikos dėsniais ir nereikalauja empirinių parametrų. Ypač DFT tapo skaičiuojamosios chemijos pagrindu dėl savo tikslumo ir skaičiavimo kaštų balanso. Tačiau net DFT gali susidurti su sunkumais tiriant stipriai koreliuotas sistemas.
• Kvantiniai Monte Carlo (QMC) metodai: QMC metodai naudoja stochastinius metodus Schrödingerio lygčiai spręsti. Jie dažnai yra tikslesni nei DFT aprašant elektronų koreliaciją, tačiau jie taip pat reikalauja daugiau skaičiavimo resursų.
• Kvantine kompiuterija pagrįsti modeliavimai: Tai nauja sritis, kuri naudoja kvantinių kompiuterių galią kvantinėms sistemoms tiesiogiai modeliuoti. Nors ji dar yra ankstyvoje stadijoje, ji žada išspręsti problemas, kurios yra neįveikiamos klasikiniams kompiuteriams.

Kodėl kvantiniai modeliavimai yra svarbūs

Didėjantis kvantinių modeliavimų tikslumas ir prieinamumas daro didelę įtaką įvairioms mokslo ir technologijų sritims. Štai keletas pagrindinių sričių, kuriose kvantiniai modeliavimai daro pokyčius:

Kvantinių modeliavimų taikymai

1. Medžiagų mokslas

Kvantiniai modeliavimai plačiai naudojami medžiagų moksle, siekiant nuspėti naujų medžiagų savybes dar prieš jas susintetinant. Tai leidžia tyrėjams kurti medžiagas su specifinėmis savybėmis, tokiomis kaip didelis stiprumas, laidumas ar katalizinis aktyvumas. Pavyzdžiui:

• Kristalinių struktūrų prognozavimas: Kvantiniai modeliavimai gali nuspėti stabiliausią medžiagos kristalinę struktūrą esant skirtingoms temperatūros ir slėgio sąlygoms. Tai yra labai svarbu kuriant naujas medžiagas su pageidaujamomis mechaninėmis ar šiluminėmis savybėmis.
• Naujų lydinių kūrimas: Modeliuodami skirtingų elementų sąveikas lydinyje, tyrėjai gali nustatyti sudėtis, pasižyminčias pagerintomis savybėmis, tokiomis kaip didesnis atsparumas korozijai ar didesnis stiprumo ir svorio santykis.
• Katalizinių medžiagų optimizavimas: Kvantiniai modeliavimai gali būti naudojami tiriant katalizinių reakcijų mechanizmus ant medžiagų paviršiaus, leidžiant tyrėjams kurti efektyvesnius ir selektyvesnius katalizatorius. Pavyzdžiui, suprantant, kaip katalizatorius sąveikauja su reagentais molekuliniame lygmenyje, optimizuojant jo sudėtį ar paviršiaus struktūrą, siekiant paspartinti reakciją ir sumažinti reikalingą aktyvacijos energiją.

Pavyzdys: Tyrėjai Vokietijoje naudojo DFT skaičiavimus, kad nuspėtų naujos klasės didelės entropijos lydinių savybes, nukreipdami eksperimentines pastangas sintezuoti lydinius, turinčius pranašesnes mechanines savybes, palyginti su tradiciniais lydiniais.

2. Vaistų atradimas

Farmacijos pramonė vis labiau remiasi kvantiniais modeliavimais, siekdama pagreitinti vaistų atradimo procesą. Modeliuodami vaistų molekulių ir jų biologinių taikinių sąveikas, tyrėjai gali nustatyti perspektyvius vaistų kandidatus ir optimizuoti jų savybes. Pagrindiniai taikymai apima:

• Virtuali atranka: Kvantiniai modeliavimai gali būti naudojami didelėms molekulių bibliotekoms atrinkti, siekiant nustatyti tas, kurios greičiausiai prisijungs prie konkretaus baltymo taikinio. Tai gali žymiai sumažinti junginių, kuriuos reikia tirti eksperimentiškai, skaičių.
• Vaistų kūrimas: Suprasdami vaisto molekulės ir jos taikinio sąveikas, tyrėjai gali kurti naujas molekules, turinčias didesnį afinitetą ir selektyvumą. Kvantiniai modeliavimai taip pat gali prognozuoti vaisto metabolizmo kelius, padėdami ankstyvoje kūrimo stadijoje nustatyti galimas toksiškumo problemas.
• Ligų mechanizmų supratimas: Kvantiniai modeliavimai gali būti naudojami tiriant molekulinius ligų, tokių kaip vėžys ir Alzheimerio liga, mechanizmus. Tai gali padėti atrasti naujus vaistų taikinius ir sukurti efektyvesnes terapijas.

Pavyzdys: Tyrėjų grupė Jungtinėse Valstijose panaudojo kvantinės mechanikos skaičiavimus, kad ištirtų galimų inhibitorių prisijungimą prie SARS-CoV-2 pagrindinės proteazės, padėdami greitai kurti antivirusinius vaistus COVID-19 pandemijos metu.

3. Energijos saugojimas

Efektyvių ir tvarių energijos saugojimo technologijų kūrimas yra labai svarbus sprendžiant klimato kaitos problemas. Kvantiniai modeliavimai vaidina pagrindinį vaidmenį kuriant naujas baterijų medžiagas ir gerinant esamų našumą. Konkrečiai:

• Elektrolitų kūrimas: Kvantiniai modeliavimai gali būti naudojami tiriant elektrolitų, kurie yra labai svarbūs jonų transportui baterijose, savybes. Suprasdami elektrolitų molekulių ir elektrodų medžiagų sąveikas, tyrėjai gali kurti elektrolitus su pagerintu joniniu laidumu ir stabilumu.
• Elektrodų medžiagų optimizavimas: Kvantiniai modeliavimai gali nuspėti elektrodų medžiagų elektrochemines savybes, tokias kaip jų redokso potencialai ir jonų difuzijos koeficientai. Tai gali padėti tyrėjams nustatyti medžiagas, turinčias didesnį energijos ir galios tankį.
• Kietojo kūno baterijos: Kvantiniai modeliavimai naudojami kuriant kietojo kūno elektrolitus su dideliu joniniu laidumu, sprendžiant saugumo problemas, susijusias su skystais elektrolitais įprastose ličio jonų baterijose. Norint pagerinti našumą, labai svarbu suprasti jonų transporto mechanizmus kietojo kūno medžiagoje atominiame lygmenyje.

Pavyzdys: Mokslininkai Japonijoje naudojo DFT skaičiavimus, kad ištirtų naujų katodų medžiagų, skirtų ličio jonų baterijoms, savybes, o tai leido atrasti medžiagas su pagerintu energijos tankiu ir ciklo trukme.

4. Katalizė

Katalizė yra chemijos pramonės pagrindas, leidžiantis efektyviai gaminti platų produktų asortimentą. Kvantiniai modeliavimai yra neįkainojami norint suprasti katalizinių reakcijų mechanizmus ir kurti patobulintus katalizatorius:

• Reakcijos mechanizmo išaiškinimas: Kvantiniai modeliavimai gali nubraižyti katalizinės reakcijos potencialios energijos paviršių, nustatant pagrindinius tarpinius produktus ir pereinamąsias būsenas. Tai suteikia vertingų įžvalgų apie reakcijos mechanizmą ir leidžia tyrėjams optimizuoti reakcijos sąlygas.
• Katalizatorių kūrimas: Modeliuodami katalizatoriaus molekulių ir reagentų sąveikas, tyrėjai gali kurti katalizatorius su pagerintu aktyvumu ir selektyvumu. Tai apima katalizatoriaus elektroninės struktūros pritaikymą, siekiant skatinti konkrečius reakcijos kelius.
• Heterogeninė katalizė: Kvantiniai modeliavimai ypač naudingi tiriant heterogeninius katalizatorius, kuriuose katalizatorius ir reagentai yra skirtingose fazėse (pvz., kietas katalizatorius skystoje arba dujinėje fazėje). Modeliavimais galima imituoti sudėtingas sąveikas katalizatoriaus paviršiuje.

Pavyzdys: Tyrėjų komanda Nyderlanduose panaudojo kvantinės chemijos skaičiavimus, kad ištirtų pagrindinės reakcijos, vykstančios amoniako gamyboje, mechanizmą, o tai leido sukurti efektyvesnį katalizatorių šiam procesui.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nepaisant didelės pažangos kvantinių modeliavimų srityje, išlieka keletas iššūkių. Vienas didžiausių iššūkių yra skaičiavimo kaštai. Tikslus didelių molekulių ir medžiagų modeliavimas reikalauja didžiulių skaičiavimo resursų, o tai riboja sistemų, kurias galima tirti, dydį ir sudėtingumą. Kitas iššūkis – tikslesnių ir efektyvesnių modeliavimo metodų kūrimas. Nors esami metodai gali suteikti vertingų įžvalgų, jie ne visada yra pakankamai tikslūs, kad nuspėtų sudėtingų sistemų elgseną. Hibridinių metodų, jungiančių skirtingų požiūrių stipriąsias puses, kūrimas yra aktyvi tyrimų sritis.

Žvelgiant į ateitį, kvantinių modeliavimų ateitis yra šviesi. Didėjant skaičiavimo galiai ir kuriant naujus modeliavimo metodus, galime tikėtis dar platesnio šių metodų taikymo įvairiose srityse. Kvantinių kompiuterių kūrimas žada sukelti revoliuciją šioje srityje, leisdamas modeliuoti sistemas, kurios šiuo metu yra neįveikiamos klasikiniams kompiuteriams. Tai galėtų lemti proveržius tokiose srityse kaip vaistų atradimas, medžiagų mokslas ir energijos saugojimas.

Be to, kvantinių modeliavimų integravimas su mašininio mokymosi (ML) metodais atveria naujas galimybes. ML algoritmai gali būti apmokyti naudojant duomenis, gautus iš kvantinių modeliavimų, kad būtų sukurti nuspėjamieji modeliai, kuriuos galima naudoti didelėms molekulių ar medžiagų bibliotekoms atrinkti. Šis požiūris, žinomas kaip mašininiu mokymusi pagrįsti tarpbranduoliniai potencialai (MLIP) arba pakaitiniai modeliai, gali žymiai pagreitinti atradimo procesą ir sumažinti kvantinių modeliavimų skaičiavimo kaštus.

Praktinės įžvalgos profesionalams

Profesionalams, dirbantiems su cheminiu modeliavimu susijusiose srityse, labai svarbu suprasti kvantinių modeliavimų galimybes ir apribojimus. Štai keletas praktinių įžvalgų:

• Būkite informuoti: Sekite naujausius pasiekimus kvantinių modeliavimų metodų ir jų taikymo srityse. Tai gali apimti mokslinių žurnalų skaitymą, dalyvavimą konferencijose ir internetiniuose forumuose.
• Apsvarstykite galimybę naudoti kvantinius modeliavimus: Jei sprendžiate problemą, kuriai reikia tikslių molekulių ar medžiagų savybių prognozių, apsvarstykite galimybę naudoti kvantinius modeliavimus. Net jei neturite patirties patys atlikti modeliavimų, galite bendradarbiauti su tai išmanančiais tyrėjais.
• Išbandykite hibridinius metodus: Ištirkite galimybę derinti kvantinius modeliavimus su kitais skaičiavimo metodais, tokiais kaip klasikinė molekulinė dinamika ar mašininis mokymasis. Tai gali padėti rasti efektyvesnius ir tikslesnius sprendimus.
• Investuokite į mokymus: Jei norite įgyti patirties kvantinių modeliavimų srityje, apsvarstykite galimybę lankyti kursus ar seminarus šia tema. Daugelis universitetų ir mokslinių tyrimų institutų siūlo skaičiuojamosios chemijos ir medžiagų mokslo mokymo programas.
• Bendradarbiaukite: Bendradarbiaukite su kvantinės kompiuterijos ekspertais. Ankstyvas bendradarbiavimas leidžia mokytis, eksperimentuoti ir pasiruošti kvantinės eros cheminiams modeliavimams.

Išvada

Kvantiniai modeliavimai transformuoja cheminio modeliavimo sritį, siūlydami beprecedentį tikslumą ir įžvalgas apie molekulių bei medžiagų elgseną. Didėjant skaičiavimo galiai ir kuriant naujus modeliavimo metodus, galime tikėtis dar platesnio šių metodų taikymo įvairiose srityse. Suprasdami kvantinių modeliavimų galimybes ir apribojimus, profesionalai gali pasinaudoti šiais galingais įrankiais, kad paspartintų savo tyrimų ir plėtros pastangas bei skatintų inovacijas tokiose srityse kaip medžiagų mokslas, vaistų atradimas ir energijos saugojimas.