Квантовое моделирование: революция в химическом моделировании

В последние годы область химического моделирования претерпела кардинальные изменения, обусловленные ростом вычислительных мощностей и разработкой сложных методов моделирования. Среди них квантовое моделирование выделяется как особенно перспективный подход, предлагающий возможность точного предсказания поведения молекул и материалов на атомарном уровне. Эта возможность революционизирует самые разные области, от материаловедения и разработки лекарств до катализа и хранения энергии.

Понимание квантового моделирования

По своей сути, квантовое моделирование направлено на решение уравнения Шрёдингера, которое описывает квантово-механическое поведение электронов и ядер в молекуле или материале. В отличие от классического моделирования, которое опирается на приближения для упрощения расчетов, квантовое моделирование стремится обеспечить более точное представление лежащей в основе физики. Это особенно важно для систем, где квантовые эффекты, такие как электронная корреляция и туннелирование, играют значительную роль.

Под общим названием «квантовое моделирование» скрывается несколько различных подходов, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Некоторые из наиболее распространенных включают:

• Первопринципные методы (Ab Initio): Эти методы, такие как Хартри-Фока (HF), теория функционала плотности (DFT) и теория связанных кластеров (CC), основаны на первых принципах, то есть они опираются только на фундаментальные законы физики и не требуют эмпирических параметров. В частности, DFT стал «рабочей лошадкой» вычислительной химии благодаря своему балансу точности и вычислительных затрат. Однако даже DFT может испытывать трудности с сильно коррелированными системами.
• Квантовый метод Монте-Карло (QMC): Методы QMC используют стохастические методы для решения уравнения Шрёдингера. Они часто более точны, чем DFT, для описания электронной корреляции, но они также и более требовательны к вычислительным ресурсам.
• Моделирование на основе квантовых вычислений: Это развивающаяся область, которая использует мощь квантовых компьютеров для прямого моделирования квантовых систем. Хотя она все еще находится на ранних стадиях развития, она обещает решение задач, которые неразрешимы для классических компьютеров.

Почему квантовое моделирование имеет значение

Растущая точность и доступность квантового моделирования оказывают глубокое влияние на различные научные и технологические области. Вот некоторые ключевые области, где квантовое моделирование уже вносит свой вклад:

Применение квантового моделирования

1. Материаловедение

Квантовое моделирование широко используется в материаловедении для предсказания свойств новых материалов еще до их синтеза. Это позволяет исследователям создавать материалы с заданными характеристиками, такими как высокая прочность, проводимость или каталитическая активность. Например:

• Предсказание кристаллических структур: Квантовое моделирование может предсказать наиболее стабильную кристаллическую структуру материала при различных условиях температуры и давления. Это крайне важно для разработки новых материалов с желаемыми механическими или тепловыми свойствами.
• Проектирование новых сплавов: Моделируя взаимодействия между различными элементами в сплаве, исследователи могут определять составы, которые демонстрируют улучшенные свойства, такие как повышенная коррозионная стойкость или более высокое соотношение прочности к весу.
• Оптимизация каталитических материалов: Квантовое моделирование можно использовать для изучения механизмов каталитических реакций на поверхности материалов, что позволяет исследователям создавать более эффективные и селективные катализаторы. Например, понимание того, как катализатор взаимодействует с реагентами на молекулярном уровне, позволяет оптимизировать его состав или структуру поверхности для ускорения реакции и снижения требуемой энергии активации.

Пример: Исследователи в Германии использовали расчеты DFT для предсказания свойств нового класса высокоэнтропийных сплавов, что послужило ориентиром для экспериментальных работ по синтезу сплавов с превосходными механическими свойствами по сравнению с традиционными сплавами.

2. Разработка лекарств

Фармацевтическая промышленность все чаще полагается на квантовое моделирование для ускорения процесса разработки лекарств. Моделируя взаимодействия между молекулами лекарств и их биологическими мишенями, исследователи могут выявлять перспективных кандидатов в лекарства и оптимизировать их свойства. Ключевые области применения включают:

• Виртуальный скрининг: Квантовое моделирование может использоваться для скрининга больших библиотек молекул с целью выявления тех, которые с наибольшей вероятностью свяжутся с конкретным белком-мишенью. Это может значительно сократить количество соединений, которые необходимо тестировать экспериментально.
• Дизайн лекарств: Понимая взаимодействия связывания между молекулой лекарства и ее мишенью, исследователи могут создавать новые молекулы с улучшенной аффинностью и селективностью. Квантовое моделирование также может предсказывать метаболические пути лекарства, помогая выявлять потенциальные проблемы с токсичностью на ранних этапах процесса разработки.
• Понимание механизмов заболеваний: Квантовое моделирование можно использовать для изучения молекулярных механизмов заболеваний, таких как рак и болезнь Альцгеймера. Это может привести к выявлению новых мишеней для лекарств и разработке более эффективных методов лечения.

Пример: Исследовательская группа в США использовала квантово-механические расчеты для изучения связывания потенциальных ингибиторов с основной протеазой SARS-CoV-2, что способствовало быстрой разработке противовирусных препаратов во время пандемии COVID-19.

3. Хранение энергии

Разработка эффективных и устойчивых технологий хранения энергии имеет решающее значение для борьбы с изменением климата. Квантовое моделирование играет ключевую роль в разработке новых материалов для батарей и улучшении характеристик существующих. В частности:

• Дизайн электролитов: Квантовое моделирование может использоваться для изучения свойств электролитов, которые имеют решающее значение для переноса ионов в батареях. Понимая взаимодействия между молекулами электролита и материалами электродов, исследователи могут создавать электролиты с улучшенной ионной проводимостью и стабильностью.
• Оптимизация материалов электродов: Квантовое моделирование может предсказывать электрохимические свойства материалов электродов, такие как их окислительно-восстановительные потенциалы и коэффициенты диффузии ионов. Это может помочь исследователям выявить материалы с более высокой плотностью энергии и плотностью мощности.
• Твердотельные батареи: Квантовое моделирование используется для разработки твердотельных электролитов с высокой ионной проводимостью, что решает проблемы безопасности, связанные с жидкими электролитами в обычных литий-ионных батареях. Понимание механизмов переноса ионов внутри твердотельного материала на атомарном уровне имеет решающее значение для улучшения производительности.

Пример: Ученые в Японии использовали расчеты DFT для исследования свойств новых катодных материалов для литий-ионных батарей, что привело к открытию материалов с улучшенной плотностью энергии и сроком службы.

4. Катализ

Катализ является краеугольным камнем химической промышленности, обеспечивая эффективное производство широкого спектра продуктов. Квантовое моделирование неоценимо для понимания механизмов каталитических реакций и разработки улучшенных катализаторов:

• Выяснение механизма реакции: Квантовое моделирование может составить карту поверхности потенциальной энергии каталитической реакции, выявляя ключевые промежуточные продукты и переходные состояния. Это дает ценное представление о механизме реакции и позволяет исследователям оптимизировать условия реакции.
• Дизайн катализаторов: Моделируя взаимодействия между молекулами катализатора и реагентами, исследователи могут создавать катализаторы с улучшенной активностью и селективностью. Это включает в себя настройку электронной структуры катализатора для содействия конкретным путям реакции.
• Гетерогенный катализ: Квантовое моделирование особенно полезно для изучения гетерогенных катализаторов, где катализатор и реагенты находятся в разных фазах (например, твердый катализатор в жидкой или газовой фазе). Моделирование может воссоздать сложные взаимодействия на поверхности катализатора.

Пример: Команда исследователей в Нидерландах использовала квантово-химические расчеты для изучения механизма ключевой реакции в производстве аммиака, что привело к разработке более эффективного катализатора для этого процесса.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительный прогресс в квантовом моделировании, остается несколько проблем. Одной из самых больших проблем является вычислительная стоимость. Точное моделирование больших молекул и материалов требует огромных вычислительных ресурсов, что ограничивает размер и сложность систем, которые можно изучать. Другая проблема — разработка более точных и эффективных методов моделирования. Хотя существующие методы могут дать ценную информацию, они не всегда достаточно точны для предсказания поведения сложных систем. Разработка гибридных методов, сочетающих сильные стороны различных подходов, является активной областью исследований.

Заглядывая в будущее, можно сказать, что у квантового моделирования блестящие перспективы. По мере того как вычислительная мощность продолжает расти и разрабатываются новые методы моделирования, мы можем ожидать еще более широкого внедрения этих методов в различных областях. Развитие квантовых компьютеров обещает революционизировать эту область, позволяя моделировать системы, которые в настоящее время не поддаются расчетам на классических компьютерах. Это может привести к прорывам в таких областях, как разработка лекарств, материаловедение и хранение энергии.

Более того, интеграция квантового моделирования с методами машинного обучения (МО) открывает новые возможности. Алгоритмы МО можно обучать на данных, полученных в результате квантового моделирования, для разработки прогностических моделей, которые можно использовать для скрининга больших библиотек молекул или материалов. Этот подход, известный как межатомные потенциалы на основе машинного обучения (MLIP) или суррогатные модели, может значительно ускорить процесс открытий и снизить вычислительные затраты на квантовое моделирование.

Практические советы для профессионалов

Для профессионалов, работающих в областях, связанных с химическим моделированием, крайне важно понимать возможности и ограничения квантового моделирования. Вот несколько практических советов:

• Будьте в курсе: Следите за последними достижениями в методах квантового моделирования и их применениях. Это может включать чтение научных журналов, посещение конференций и участие в онлайн-форумах.
• Рассмотрите возможность использования квантового моделирования: Если вы работаете над проблемой, требующей точных предсказаний молекулярных или материальных свойств, рассмотрите возможность использования квантового моделирования. Даже если у вас нет опыта для самостоятельного проведения моделирования, вы можете сотрудничать с исследователями, которые им обладают.
• Исследуйте гибридные подходы: Изучите возможность сочетания квантового моделирования с другими вычислительными методами, такими как классическая молекулярная динамика или машинное обучение. Это может привести к более эффективным и точным решениям.
• Инвестируйте в обучение: Если вы заинтересованы в развитии экспертизы в области квантового моделирования, рассмотрите возможность прохождения курсов или семинаров по этой теме. Многие университеты и исследовательские институты предлагают программы обучения в области вычислительной химии и материаловедения.
• Сотрудничайте: Сотрудничайте с экспертами в области квантовых вычислений. Раннее сотрудничество позволяет учиться, экспериментировать и готовиться к квантовой эре химического моделирования.

Заключение

Квантовое моделирование преобразует область химического моделирования, предлагая беспрецедентную точность и понимание поведения молекул и материалов. По мере того как вычислительная мощность продолжает расти и разрабатываются новые методы моделирования, мы можем ожидать еще более широкого внедрения этих методов в различных областях. Понимая возможности и ограничения квантового моделирования, профессионалы могут использовать эти мощные инструменты для ускорения своих исследований и разработок и стимулирования инноваций в таких областях, как материаловедение, разработка лекарств и хранение энергии.