Венские физики нашли сбой, который десятилетиями вводил науку в заблуждение

Когда речь заходит о строении материи, кажется, что всё уже давно известно. Но даже в таких основах, как взаимодействие молекул, оставались белые пятна. Теперь исследователи из Венского технического университета сделали шаг, который может изменить представление о силах, действующих между частицами. Их метод позволил устранить многолетние противоречия и добиться точности, ранее невозможной в квантовой химии.

Как связаны гекконы и азот

Почему гекконы свободно бегают по стенам? Почему азот превращается в жидкость при температуре -196 градусов? Эти, казалось бы, несвязанные явления объединяет одно — силы Ван-дер-Ваальса. Это слабые, но универсальные взаимодействия между молекулами, которые управляют поведением веществ, от газов до биологических структур. Долгие годы вычислить их с достаточной точностью было почти невозможно: различные алгоритмы давали несовместимые результаты.

Команда венских учёных наконец-то разобралась, в чём причина расхождений. Ирония в том, что ошибку скрывал сам метод, который считался "золотым стандартом" квантовой химии. Он систематически завышал энергию связи в некоторых типах молекул. Исправив этот изъян, исследователи открыли новый уровень точности моделирования, что особенно важно для изучения биологических систем и разработки технологий возобновляемой энергии. Результаты опубликованы в журнале Nature Communications.

Как решали загадку

"Для описания связей между крупными молекулами учёные используют различные вычислительные подходы", — пояснили исследователи Тобиас Шефер и Андреас Ирмлер.

Вместе с Алехандро Галло и профессором Андреасом Грюнайсом они сравнили популярные методы и нашли корень проблемы.

"Один из вариантов — использовать квантовое моделирование Монте-Карло", — сказал Шефер.

"Здесь компьютер перебирает бесчисленное множество возможных расположений электронов, сохраняя энергетически выгодные и отбрасывая невыгодные. Другой вариант — так называемый подход связанных кластеров", — добавил Ирмлер.

Последний метод действительно был эталоном в квантовой химии, но при детальном сравнении стало ясно: его результаты стабильно расходятся с расчётами Монте-Карло.

"Этот метод связанных кластеров долгое время считался золотым стандартом, — отметил Шефер. — Но чем внимательнее мы изучали, тем яснее становилось, что существуют небольшие, но устойчивые отклонения".

Теперь ясно, откуда бралась ошибка.

"Мы обнаружили, что метод связанных кластеров систематически завышает энергию связи в больших молекулах с высокой степенью поляризуемости", — пояснил Ирмлер.

Обновлённая версия метода исправляет искажения, не увеличивая время расчётов, и теперь её результаты почти полностью совпадают с данными Монте-Карло.

Сравнение методов

Когда молекула становится гигантом

Для молекул, состоящих из сотен атомов, даже самые мощные суперкомпьютеры работают на пределе.

"Если нужно описать молекулы, содержащие до сотни атомов, вычислительные затраты становятся колоссальными", — сказал Галло.

Поэтому требуются гибридные подходы — сочетание точности и эффективности. Такие молекулы играют ключевую роль в фармацевтике, материаловедении, энергетике.

"Если мы хотим понять, как лекарство кристаллизуется внутри таблетки или насколько прочно материал связывает водород для хранения энергии, нам необходимо точно моделировать силы Ван-дер-Ваальса", — добавил Шефер.

Советы шаг за шагом: как моделировать сложные системы

1. Определите тип взаимодействий в молекуле (ковалентные, водородные, Ван-дер-Ваальса).

2. Используйте базовые квантовые методы для оценки энергетических уровней.

3. Для больших молекул применяйте усовершенствованный метод связанных кластеров.

4. Проверяйте корректность модели с помощью квантового Монте-Карло.

5. Сохраняйте результаты для обучения моделей искусственного интеллекта.

Такой подход позволяет получать точные данные даже без полного перебора электронных конфигураций.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: использование старой версии метода связанных кластеров.

• Последствие: завышенная энергия связи, неверные выводы о структуре молекулы.

• Альтернатива: обновлённый алгоритм, корректирующий поляризуемость без потери скорости вычислений.

А что если использовать ИИ?

С появлением нейросетей моделирование молекул становится проще. Но качество таких моделей зависит от обучающих данных. Новый метод даёт именно те эталонные значения, которые нужны для калибровки искусственного интеллекта.

Плюсы и минусы

FAQ

Как выбрать метод моделирования для молекулы?
Для малых систем достаточно стандартных методов, но при сотнях атомов лучше использовать улучшенный подход связанных кластеров.

Сколько стоит моделирование на суперкомпьютере?
Стоимость зависит от продолжительности расчёта. Один крупный проект может потребовать сотен часов вычислительного времени.

Что лучше для обучения ИИ — реальные данные или симуляции?
Оптимальный вариант — сочетание. Реальные эксперименты дают базу, а симуляции дополняют недостающие параметры.

Мифы и правда

• Миф: Силы Ван-дер-Ваальса не влияют на свойства твёрдых тел.
  Правда: Именно они определяют структуру кристаллов и взаимодействие поверхностей.

• Миф: Все квантовые методы дают одинаковые результаты.
  Правда: Разные алгоритмы могут давать отличия на уровне энергии связи.

• Миф: Чем мощнее компьютер, тем точнее результат.
  Правда: Важнее корректность самой модели и алгоритма.

Интересные факты

1. Силы Ван-дер-Ваальса названы в честь голландского физика Йоханнеса Дидерика Ван дер Ваальса, лауреата Нобелевской премии 1910 года.

2. Без этих взаимодействий ни один геккон не смог бы держаться на вертикальных поверхностях.

3. Современные ИИ-системы для синтеза лекарств уже используют квантовые расчёты, подобные венскому методу.

Исторический контекст

Методы квантовой химии развивались почти век. Сначала они описывали простейшие атомы водорода и гелия, затем — органические молекулы. Но именно в XXI веке вычислительные мощности позволили перейти к моделированию сложных систем, включая белки и наноструктуры. Работа венских учёных стала логическим продолжением этого пути — шагом от теории к практическим инструментам.