— Давайте разбираться с компьютерным дизайном новых материалов. Во-первых, что это? Область знания? Когда возникает идея и этот подход?
— Область это достаточно новая, ей всего несколько лет. Сам по себе компьютерный дизайн новых материалов был мечтой исследователей, технологов, фундаментальных ученых на протяжении многих десятилетий. Потому что процесс открытия нового материала с нужными вам свойствами обычно занимает много лет или даже десятилетий работы целых институтов и лабораторий. Это очень дорогостоящий процесс, в конце которого вас может ждать разочарование. То есть не всегда вы в состоянии такой материал изобрести. Но даже когда вы достигаете успеха, успех может потребовать многих лет работы. Нас это сейчас совершенно не устраивает, мы хотим изобретать новые материалы, новые технологии как можно более быстрым образом.
— Можете привести пример такого материала, который не получается или не получилось изобрести?
— Да, конечно. Например, уже много десятилетий люди пытаются придумать материал тверже алмаза. Были сотни публикаций на эту тему. В некоторых из них люди утверждали, что найден материал тверже алмаза, но потом неизбежно, спустя какое-то время (обычно не очень большое), эти утверждения опровергались, и оказывалось, что это была иллюзия. До сих пор такого материала не найдено, и совершенно понятно, почему. С помощью наших методов нам удалось показать, что это принципиально невозможно, так что нечего даже терять времени.
— А если попробовать просто объяснить, почему нельзя?
— Такое свойство, как твердость, имеет конечный предел для каждого заданного материала. Если мы возьмем все материалы, какие только возможно взять, то окажется, что существует некий глобальный верхний предел. Так уж получилось, что этот верхний предел соответствует алмазу. Почему именно алмаз? Потому что в этой структуре одновременно выполнено несколько условий: очень сильные химические связи, очень высокая плотность этих химических связей, и они равномерно распределены в пространстве. Нет ни одного направления, которое было бы намного тверже, чем другое, это во всех направлениях очень твердое вещество. Тот же графит, например, имеет более сильные связи, чем алмаз, но все эти связи расположены в одной плоскости, а между плоскостями взаимодействуют очень слабые связи, и это слабое направление делает весь кристалл мягким.
— Как развивался метод и как его пытались усовершенствовать ученые?
— Великий Эдисон говорил, по-моему, в связи с его изобретением лампочки накаливания: «Я не потерпел десять тысяч раз неудачу, но лишь нашел десять тысяч способов, которые не работают». Это традиционный стиль поиска новых материалов, который и называют эдисоновским в научной литературе. И от этого метода, конечно, люди всегда хотели отойти, потому что в нем требуется редкая эдисоновская везучесть и эдисоновское терпение. И много времени, а также денег. Этот метод не очень-то научный, это, скорее, научный «тык». И всегда людям хотелось от этого отойти. Когда возникли компьютеры и они стали решать более или менее сложные задачи, сразу же встал вопрос: «Можно ли все эти комбинации различных условий, температуры, давлений, химических потенциалов, химического состава перебирать на компьютере вместо того, чтобы это делать в лаборатории?» Поначалу надежды были очень высоки. Люди смотрели на это немножко оптимистично и эйфорично, но вскоре все эти мечты разбились о повседневность. Теми методами, которыми люди пытались задачу решить, ничего добиться нельзя в принципе.
— Почему?
— Потому что вариантов различного расположения атомов в структуре кристалла бесконечно много, и каждый из них будет иметь совершенно различные свойства. Например, алмаз и графит — это одно и то же вещество, а благодаря тому, что структура разная, свойства у них кардинально разные. Так вот различных вариантов, отличающихся и от алмаза, и от графита, может быть бесконечно много. С чего вы начнете? Где вы остановитесь? Сколько это будет продолжаться? А если вы еще вводите переменную химического состава, то различных химических составов тоже ведь можно придумать бесконечно много, и задача становится невыносимо трудной. Очень быстро люди поняли, что традиционные, стандартные методы решения этой задачи не приводят абсолютно ни к чему. Этот пессимизм полностью похоронил первые надежды, которые люди лелеяли, начиная с 60-х годов.
— Компьютерный дизайн все-таки мыслится или, по крайней мере, чувствуется как вещь визуальная. Я так понимаю, что в 60-е, 70-е или 80-е годы это еще решение не визуальное, а математическое, то есть это более быстрый обсчет, подсчет.
— Как вы понимаете, когда вы получаете числа на компьютере, вы всегда их можете визуализировать, но дело не только в этом.
— В общем, это вопрос только о готовности техники это делать.
— Да. Численный счет первичен, потому что из чисел вы всегда можете сделать картинку, а из картинки числа, наверное, тоже, хоть и не очень точные. Был целый ряд знаменитых публикаций начиная с середины 80-х годов и кончая серединой 90-х, которые окончательно вселили пессимизм в нашей области. Например, была замечательная публикация, в которой говорилось, что даже такие простые вещества, как графит или лед, предсказать абсолютно невозможно. Или была статья, которая называлась «Предсказуемы ли кристаллические структуры», и первое слово этой статье было «нет».
— Что значит «предсказуемы ли»?
— Задача предсказания кристаллической структуры — ядро всей области дизайна новых материалов. Поскольку структура определяет свойства вещества, то, чтобы предсказать вещество с нужными свойствами, нужно предсказать состав и структуру. Задачу предсказания кристаллической структуры можно сформулировать так: предположим, что мы задали химический состав, предположим, он фиксирован, например углерод. Какая будет наиболее устойчивая форма углерода при заданных условиях? При нормальных условиях мы знаем ответ — это будет графит; при высоких давлениях мы тоже знаем ответ — это алмаз. Но создать алгоритм, который мог бы это вам дать, оказывается очень непростой задачей. Или можно сформулировать задачу другим образом. Например, для того же углерода: какая будет самая твердая структура, соответствующая этому химическому составу? Получается алмаз. А теперь зададим другой вопрос: а какая самая плотная будет? Кажется, что тоже алмаз, а нет. Оказывается, форму углерода плотнее алмаза можно придумать, по крайней мере, на компьютере и принципиально ее можно синтезировать. Причем таких гипотетических форм много.
— Даже так?
— Даже так. Но тверже алмаза ничего не выходит. Ответы на такого рода вопросы люди научились получать совсем недавно. Совсем недавно появились алгоритмы, появились программы, которые могут это делать. В данном случае, собственно, вся эта область исследований оказалась связана с нашими работами 2006 года. После этого многие другие исследователи тоже начали заниматься этой задачей. В общем, до сих пор мы пальму первенства не упускаем и придумываем все новые и новые методы, новые и новые материалы.
— «Мы» — это кто?
— Это я и мои студенты, аспиранты и научные сотрудники.
— Чтобы было понятно, потому что «мы» — оно такое многозначное, в данном случае полисемантичное, его можно воспринять по-разному. А что революционного такого?
— Дело в том, что люди осознали, что данная задача связана с бесконечно сложной комбинаторной проблемой, то есть число вариантов, среди которых нужно выбрать лучший, бесконечно. Как эту задачу можно решить? Да никак. К ней можно просто не подходить и чувствовать себя комфортно. Но мы нашли способ, которым эту задачу можно решать достаточно эффективно, — способ, основанный на эволюции. Это, можно сказать, метод последовательных приближений, когда от изначально слабых решений методом последовательного усовершенствования мы приходим к все более и более совершенным решениям. Можно сказать, что это метод искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, который делает ряд предположений, часть из них отбраковывает, а из наиболее правдоподобных, наиболее интересных структур и составов конструирует еще более интересные. То есть он учится на своей собственной истории, потому это и можно назвать искусственным интеллектом.
— Хотелось бы понимать, как вы изобретаете, придумываете новые материалы на каком-то конкретном примере.
— Давайте попробуем это описать на примере того же углерода. Вы хотите предсказать, какая форма углерода наиболее твердая. Задается небольшое число случайных структур углерода. Какие-то структуры будут состоять из дискретных молекул, как фуллерены; какие-то структуры будут состоять из слоев, как графит; какие-то будут состоять из цепочек углерода, так называемые карбины; какие-то будут трехмерносвязные, вроде алмаза (но не только алмаз, таких структур бесконечно много). Вы такого рода структуры вначале генерируете случайным образом, затем вы делаете локальную оптимизацию, или то, что мы называем «релаксацией». То есть вы двигаете атомы до тех пор, пока результирущая сила на атоме не обнулится, до тех пор, пока не исчезнут все напряжения в структуре, пока она не войдет в свой идеальный вид или не наберет свою наилучшую локальную форму. И для этой структуры вы рассчитываете свойства, например твердость. Смотрим на твердость фуллеренов. Там сильные связи, но лишь внутри молекулы. Сами же молекулы между собой связаны очень слабо, благодаря этому твердость практически нулевая. Смотрите на графит — та же самая история: сильные связи внутри слоя, слабые между слоями, и в результате вещество очень легко дезинтегрируется, твердость его будет очень мала. Вещества, такие как фуллерены или карбины, или графит, окажутся очень мягкими, и мы их сразу же отбраковываем. Оставшиеся же структуры углерода трехмерносвязные, в них сильные связи во всех трех измерениях, из этих структур мы выбираем наиболее твердые и им даем возможность производить дочерние структуры. Как это выглядит? Берем одну структуру, берем другую структуру, вырезаем их куски, собираем их вместе, как в конструкторе, и опять релаксируем, то есть даем возможность всем напряжениям уйти. Бывают мутации — это еще один способ произведения потомства из родителей. Берем одну из наиболее твердых структур и мутируем ее, например, прикладываем огромное сдвиговое напряжение так, чтобы какие-то связи там просто лопнули, а другие, новые, образовались. Или сдвигаем атомы в наиболее слабых направлениях структуры, чтобы эту слабость убрать из системы. Все таким образом произведенные структуры мы релаксируем, то есть убираем внутренние напряжения, и после этого снова оцениваем свойства. Бывает так, что мы взяли твердую структуру, мутировали ее, и она стала мягкой, превратилась, скажем, в графит. Мы такую структуру сразу же убираем. А из тех, которые твердые, снова производим «детей». И так повторяем шаг за шагом, поколение за поколением. И достаточно быстро мы приходим к алмазу.
— При этом моменты, когда мы отбраковываем, сравниваем, соединяем и меняем структуру, делает искусственный интеллект, делает программа? Не человек?
— Это делает программа. Если бы мы это делали, мы бы оказались в Кащенко, потому что это огромное число операций, которые не нужно человеку делать и по вполне научным причинам. Вы же понимаете, человек рождается, впитывает в себя опыт из окружающего мира, и с этим опытом приходят своего рода предрассудки. Мы видим симметричную структуру — мы говорим: «Это хорошо»; мы видим несимметричную — говорим: «Это плохо». Но для природы иногда бывает и наоборот. Наш метод должен быть свободен от человеческих субъективностей и предрассудков.
— Правильно я понимаю из того, что Вы описали, что в принципе эта задача формулируется не столько фундаментальной наукой, сколько решением вполне конкретных задач, поставленных какой-нибудь очередной транснациональной компанией? Вот нам нужен новый цемент, чтобы он был более вязкий, более плотный или, наоборот, более жидкий и так далее.
— Вовсе нет. На самом деле я пришел из фундаментальной науки по своему образованию, учился все-таки фундаментальной науке, а не прикладной. Я сейчас заинтересовался решением прикладных задач, тем более что методология, которую я изобрел, применима для важнейших прикладных задач очень широкого спектра. Но изначально этот метод изобретался для решения фундаментальных задач.
— Какого рода?
— Я долгое время занимался физикой и химией высоких давлений. Это область, в которой было сделано множество интереснейших открытий экспериментальным путем. Но эксперименты сложны, и очень часто экспериментальные результаты со временем оказывались неверны. Эксперименты дорогостоящие, трудоемкие.
— Приведите пример.
— Например, долгое время была гонка между советскими и американскими учеными: кто получит первый металлический водород под давлением. Потом оказалось, например, что многие простые элементы под давлением становятся (это такое алхимическое превращение) переходным металлом. Например, вы берете калий: у калия на валентной оболочке только один s-электрон, так вот под давлением он становится d-элементом; s-орбиталь опустошается, а незаселенная d-орбиталь заселяется этим единственным электроном. И это очень важно, потому что калий, становясь переходным металлом, затем получает возможность входить, например, в жидкое железо. Почему это важно? Потому что сейчас мы считаем, что калий в небольших количествах входит в состав ядра Земли и является там источником тепла. Дело в том, что один из изотопов калия (радиоактивный калий-40) является одним из основных производителей тепла на Земле сегодня. Если калий не входит в ядро Земли, то тогда мы полностью должны поменять наше представление о возрасте жизни на Земле, о возрасте магнитного поля, об истории ядра Земли и многих прочих интересных вещах. Вот алхимическое превращение — s-элементы становятся d-элементами. При высоких давлениях, когда вы сжимаете вещество, энергия, которую вы тратите на сжатие, рано или поздно превысит энергию химической связи и энергию межорбитальных переходов в атомах. И благодаря этому вы можете кардинальным образом поменять электронную структуру атома и тип химической связи в вашем веществе. Могут возникать совершенно новые типы веществ. И стандартная химическая интуиция в таких случаях не работает, то есть те правила, которые мы учим со школьной скамьи на уроках химии, они летят в тартарары, когда давление достигает достаточно больших величин. Я могу вам рассказать, какого рода вещи были предсказаны с помощью нашего метода и затем экспериментально доказаны. Когда этот метод появился, это стало для всех шоком. Одна из наиболее интересных работ была связана с элементом натрием. Мы предсказали, что, если сжать натрий до давления порядка 2 миллионов атмосфер (к слову, давление в центре Земли почти 4 миллиона атмосфер, и экспериментально можно такие давления получать), он окажется уже не металлом, а диэлектриком, более того, прозрачным и красного цвета. Когда мы сделали это предсказание, нам не верил никто. Журнал Nature, в который мы послали эти результаты, даже отказался эту статью рассматривать, они сказали, что поверить в это невозможно. Я связался с экспериментаторами из группы Михаила Еремца, которые тоже мне сказали, что поверить в это невозможно, но из уважения они все-таки попробуют провести такой эксперимент. И этот эксперимент полностью подтвердил наши предсказания. Была предсказана структура новой фазы элемента бора — самая твердая структура для этого элемента, одно из самых твердых известных человечеству веществ. И там оказалось, что разные атомы бора имеют разный электрический заряд, то есть они вдруг становятся разными: какие-то положительно, какие-то отрицательно заряженными. Эта статья за какие-то три года была процитирована почти 200 раз.
— Вы сказали, что это задача фундаментальная. Или вы решаете в первую очередь фундаментальные задачи и только недавно — какие-то практические вопросы? История с натрием. Зачем? То есть вы сидели, сидели и думали, что же взять — возьму я натрий, пожалуй, и сожму его в 2 миллиона атмосфер?
— Не совсем так. Я получил грант на изучение поведений элементов под высоким давлением, чтобы лучше понять химию элементов. Экспериментальные данные под высоким давлением все-таки очень фрагментарные, и мы решили прошерстить более или менее всю Периодическую таблицу, чтобы понять, как элементы и их химия меняются под давлением. Нами был опубликован целый ряд статей, в частности, о природе сверхпроводимости в кислороде под давлением, ведь кислород под давлением становится сверхпроводником. По ряду других элементов: щелочных элементов или элементов щелочноземельных и так далее. Но самым интересным, наверное, было открытие новых явлений в натрии и в боре. Это, пожалуй, были два элемента, которые нас удивили больше всего. Так мы начинали. А сейчас мы перешли к решению и практических задач, мы сотрудничаем с такими компаниями, как Intel, Samsung, Fujitsu, Toyota, Sony. Toyota, насколько мне известно, с помощью нашего метода недавно изобрела новый материал для литиевых аккумуляторов и собирается этот материал выпускать на рынок.
— Они взяли ваш метод, взяли технологию поиска материалов, но не вас?
— Да, конечно. Мы не навязываем себя в нагрузку, а стараемся помочь всем исследователям. Наша программа доступна для всех, кто хочет ею пользоваться. Компаниям нужно что-то заплатить за право пользования программой. А ученые, работающие в академической науке, получают ее бесплатно, просто скачивая с нашего вебсайта. У нашей программы уже почти 2 тысячи пользователей по всему миру. И я очень радуюсь, когда вижу, что наши пользователи чего-то хорошего достигают. У меня, у моей группы более чем достаточно своих открытий, своих работ, своих озарений. Когда-то же самое мы видим в других группах, это только радует.
