Учёные нашли «слепое пятно» в методах моделирования материалов

Химики из Института органической химии РАН обнаружили, что распространённые методы квантовой химии (мета-GGA функционалы) не различают некоторые варианты распределения электронов в молекулах. Это приводит к ошибкам «при моделировании новых лекарств и материалов». Учёные предлагают использовать нейросети для создания более точных функционалов.

Как пишет «Ъ», для расчёта свойств молекул часто применяют теорию функционала плотности. Она основана на том, что электронная плотность определяет энергию вещества. Однако точной формулы нет, и учёные используют приближения — функционалы. Самые популярные из них (мета-GGA) оказались несовершенны: они не могут отличить сферическую электронную плотность (как у атома аргона) от полой (как внутри фуллерена). Это «слепое пятно» ведёт к неточным предсказаниям.

Исследователи предлагают использовать больше информации об электронной плотности и создавать функционалы на основе нейросетей — они сами выявляют сложные закономерности. Разработанные авторами модельные системы станут тестами для новых методов. Следующим шагом станет создание нейросетевых функционалов без «слепого пятна».

«Как человек может не различать два разных цвета из-за ограничений в восприятии оттенков сетчаткой глаза (например, пурпурный и фиолетовый), 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»,— пояснил руководитель проекта Михаил Медведев, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник группы теоретической химии Института органической химии.