https://am.sputniknews.ru/20211026/artem-oganov-rasskazal-v-erevane-o-buduschem-nauki-i-armyanskoy-modeli-34674347.html
Артем Оганов рассказал в Ереване о будущем науки и "армянской модели"
Артем Оганов рассказал в Ереване о будущем науки и "армянской модели"
Sputnik Армения
Составленные Огановым и его учениками алгоритмы, учитывая физико-химические свойства молекул, позволяют предсказывать новые вещества с желаемыми свойствами для... 26.10.2021, Sputnik Армения
2021-10-26T12:36+0400
2021-10-26T12:36+0400
2021-10-26T12:54+0400
армения
артем оганов
наука
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/1917/00/19170084_0:0:1200:676_1920x0_80_0_0_8c3b23a32ab541c4f34c8c1635ecddfa.jpg
Почему новые лекарства сейчас разрабатывают быстрее, чем раньше? Как находить новые вещества из миллиардов возможных и заранее предсказывать их свойства? Системное решение этой задачи многократно облегчит поиск и лекарств, и высокопрочных материалов, и приборов для ночного видения и ракетной техники, и многого другого. В этом направлении, которое можно назвать предсказательным материаловедением, уже несколько лет работает Артем Оганов, руководитель лаборатории компьютерного дизайна новых материалов в Сколтехе (Сколковский институт науки и технологий). На поиск новых соединений с желаемыми параметрами можно натаскивать искусственный интеллект. Конечно, это задача со множеством переменных: нужно знать, какие физические параметры атомов или молекул могут дать желаемые свойства итоговых материалов. При этом искомого вещества может пока не существовать, но его можно предсказать, а затем – получить.Благодаря этому, ученые могут работать над принципиально новыми веществами (которые трудно обнаружить интуицией) и синтезировать только те вещества, которые реально представляют практический интерес, а не искать иголку в стоге сена. О том, как найти супер-вещества, и о будущем науки рассказал студентам и молодым ученым в Ереване химик-кристаллограф Артем Оганов на встрече, организованной "Русским домом".По следам МенделееваОсновоположником такой системы был не кто иной, как Дмитрий Менделеев. Именно он первым установил, что уже открытые элементы складываются в периодическую таблицу по атомному весу, и пробелы в этой таблице – это не погрешности, а просто новые элементы, которые пока не открыты. На основе периодизации по атомному весу точно предсказывались элементы, которые потом открывались. Предсказывались и их свойства (на основе той же закономерности элемент оганесон, названный в честь физика Юрия Оганесяна, должен был быть – и оказался – не металлом, а инертным газом).Ищи что хочешьНовые вещества можно предсказывать и по другим параметрам, помимо атомного веса. Например, если мы ищем прочный материал, можно задать параметры на модули сжатия и сдвига, трещинностойкость и так далее. Все рассчитывается на основе известных энергий атомных соединений. Эти свойства предсказываются, и с высокой точностью подтверждаются при синтезе.При помощи таких систем лаборатория Оганова, по заказу "Росатома", уже рассчитала фазовые диаграммы (диаграммы состояния) урана при высоких давлениях. Экспериментально (при давлениях, которые на сегодняшний день можно воспроизвести) теоретические расчеты подтвердились на практике.На основе параметров квантовой механики, "не зная" реального мира, система, получая задание найти самое твердое кристаллическое вещество, неизменно находила алмаз, начиная со случайного поиска, а затем сужая его в нужном направлении.Более того, алгоритм, созданный Огановым и его учениками, находит семейства веществ со схожими характеристиками, из которых можно выбирать наиболее удобные (смотря по назначению). Например, алмаз – самое твердое вещество, но для его синтеза нужны очень высокие давления. Вдобавок, при высоких температурах он рассыпается в графит."Алгоритм помог найти новые вещества, синтез которых не требует высоких давлений и которые не "графитизируются" при нагревании", - подчеркивает Оганов.Как выбрать?Такие методы поиска оказываются очень полезными и при поиске веществ с противоположными характеристиками - например, для термоэлектрических материалов (как можно догадаться из названия, они способны преобразовывать тепло в электричество). Они используются для приборов ночного видения и самонаведения ракет, (о чем мы говорили вначале), но имеет и десятки гражданских назначений (например, для производства обычных холодильников). Проблема в том, что чем лучше вещество преобразует тепло в электричество, тем оно менее стабильно (то есть быстрее распадается).Здесь ученые приспособили для своих целей математическую модель, которую еще сто лет назад составил итальянский экономист Вильфредо Парето.Программу составил аспирант из Китая Тао Фань, ведущий исследования в лаборатории Оганова.В результате были найдены вещества, где коэффициент преобразования тепла в электричество оказался втрое выше, чем у ранее известных веществ.Комнатная сверхпроводимостьТакие же расчеты лаборатория Оганова долгое время проводит для сверхпроводимых веществ (через которые ток проходит с нулевым или стремящимся к нулю сопротивлением). Изначально сверхпроводящее состояние наступает только при сверхнизких температурах, близких к абсолютному нулю. Затем для определенных веществ были найдены более высокие температуры, но все равно экономически очень затратные (выше минус 100). Сверхпроводники с более высокими температурами могут существовать при сверхвысоком давлении."Сейчас мировая наука стоит в шаге от сверхпроводников комнатной температуры. Удастся ли их когда-либо получить при обычном давлении –неизвестно, но при сверхвысоком – скорее всего, да", - отмечает Оганов.Армянская модельПосле кризиса идей в последние десятилетия, мировая химия, похоже, готовится к новому прорыву, заметил Оганов. Может быть, такой прорыв она может принести и Армении, добавил он. При желании, этого можно добиться – точно так же, как в свое время это сделала Швейцария, добавил он.В свое время Швейцария была далеко не самой богатой страной Европы, а в XIX и даже в XX веке швейцарцы эмигрировали за лучшей долей в Бразилию и другие страны Латинской Америки (недавно в Бразилии прошли выставки на эту тему). Именно развитие химии позволило Швейцарии стать одним из мировых лидеров в производстве лекарств и других химических соединений, небольших по тоннажу, но очень высоких по цене. Логистика здесь, как и в Армении, затруднена, и варить здесь сталь накладно, зато здесь успешно выпускают препараты, один литр которых стоит тысячи долларов.И это не просто благие пожелания со стороны: много лет он по своей инициативе организует прием студентов и аспирантов в Сколтех из Армении и готов расширять сотрудничество с Академией наук и министерством образования и науки республики.Заметим, в Армении уже есть стартап, который применяет виртуальный отбор для поиска лекарственных соединений - это Denovo Sciences, созданный Овакимом Закаряном, научным сотрудником Института молекулярной биологии Академии наук Армении.
https://am.sputniknews.ru/20191019/Ot-rimlyan-do-amerikanskikh-soldat-v-Irake-Artem-Oganov-rasskazal-o-vozmozhnykh-prichinakh-raka-20807048.html
https://am.sputniknews.ru/20211009/armyane--vse-esche-ne-samye-umnye-ili-pora-by-vspomnit-o-svoikh-uchenykh--34088681.html
https://am.sputniknews.ru/20210308/Iskatelnitsa-vechnoy-molodosti-ili-Kakoy-vklad-vnesli-armyanki-v-mirovuyu-nauku-26727443.html
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2021
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Новости
ru_AM
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
армения, артем оганов, наука
армения, артем оганов, наука
Артем Оганов рассказал в Ереване о будущем науки и "армянской модели"
12:36 26.10.2021 (обновлено: 12:54 26.10.2021) Составленные Огановым и его учениками алгоритмы, учитывая физико-химические свойства молекул, позволяют предсказывать новые вещества с желаемыми свойствами для самых разных отраслей.
Почему новые лекарства сейчас разрабатывают быстрее, чем раньше? Как находить новые вещества из миллиардов возможных и заранее предсказывать их свойства? Системное решение этой задачи многократно облегчит поиск и лекарств, и высокопрочных материалов, и приборов для ночного видения и ракетной техники, и многого другого. В этом направлении, которое можно назвать предсказательным материаловедением, уже несколько лет работает Артем Оганов, руководитель лаборатории компьютерного дизайна новых материалов в Сколтехе (Сколковский институт науки и технологий). На поиск новых соединений с желаемыми параметрами можно натаскивать искусственный интеллект. Конечно, это задача со множеством переменных: нужно знать, какие физические параметры атомов или молекул могут дать желаемые свойства итоговых материалов. При этом искомого вещества может пока не существовать, но его можно предсказать, а затем – получить.
Благодаря этому, ученые могут работать над принципиально новыми веществами (которые трудно обнаружить интуицией) и синтезировать только те вещества, которые реально представляют практический интерес, а не искать иголку в стоге сена. О том, как найти супер-вещества, и о будущем науки рассказал студентам и молодым ученым в Ереване химик-кристаллограф Артем Оганов на встрече, организованной "Русским домом".
Основоположником такой системы был не кто иной, как Дмитрий Менделеев. Именно он первым установил, что уже открытые элементы складываются в периодическую таблицу по атомному весу, и пробелы в этой таблице – это не погрешности, а просто новые элементы, которые пока не открыты. На основе периодизации по атомному весу точно предсказывались элементы, которые потом открывались. Предсказывались и их свойства (на основе той же закономерности элемент оганесон, названный в честь физика Юрия Оганесяна, должен был быть – и оказался – не металлом, а инертным газом).
Новые вещества можно предсказывать и по другим параметрам, помимо атомного веса. Например, если мы ищем прочный материал, можно задать параметры на модули сжатия и сдвига, трещинностойкость и так далее. Все рассчитывается на основе известных энергий атомных соединений. Эти свойства предсказываются, и с высокой точностью подтверждаются при синтезе.
При помощи таких систем лаборатория Оганова, по заказу "Росатома", уже рассчитала фазовые диаграммы (диаграммы состояния) урана при высоких давлениях. Экспериментально (при давлениях, которые на сегодняшний день можно воспроизвести) теоретические расчеты подтвердились на практике.
На основе параметров квантовой механики, "не зная" реального мира, система, получая задание найти самое твердое кристаллическое вещество, неизменно находила алмаз, начиная со случайного поиска, а затем сужая его в нужном направлении.
Более того, алгоритм, созданный Огановым и его учениками, находит семейства веществ со схожими характеристиками, из которых можно выбирать наиболее удобные (смотря по назначению). Например, алмаз – самое твердое вещество, но для его синтеза нужны очень высокие давления. Вдобавок, при высоких температурах он рассыпается в графит.
"Алгоритм помог найти новые вещества, синтез которых не требует высоких давлений и которые не "графитизируются" при нагревании", - подчеркивает Оганов.
Такие методы поиска оказываются очень полезными и при поиске веществ с противоположными характеристиками - например, для термоэлектрических материалов (как можно догадаться из названия, они способны преобразовывать тепло в электричество). Они используются для приборов ночного видения и самонаведения ракет, (о чем мы говорили вначале), но имеет и десятки гражданских назначений (например, для производства обычных холодильников). Проблема в том, что чем лучше вещество преобразует тепло в электричество, тем оно менее стабильно (то есть быстрее распадается).
Здесь ученые приспособили для своих целей математическую модель, которую еще сто лет назад составил итальянский экономист Вильфредо Парето.
"Допустим, вы хотите найти квартиру и поближе к площади Республики, и побольше, и желательно подешевле. Модель Парето позволяет найти золотую середину между взаимоисключающими параметрами. Ею мы и воспользовались", - рассказывает Оганов.
Программу составил аспирант из Китая Тао Фань, ведущий исследования в лаборатории Оганова.
В результате были найдены вещества, где коэффициент преобразования тепла в электричество оказался втрое выше, чем у ранее известных веществ.
Комнатная сверхпроводимость
Такие же расчеты лаборатория Оганова долгое время проводит для сверхпроводимых веществ (через которые ток проходит с нулевым или стремящимся к нулю сопротивлением). Изначально сверхпроводящее состояние наступает только при сверхнизких температурах, близких к абсолютному нулю. Затем для определенных веществ были найдены более высокие температуры, но все равно экономически очень затратные (выше минус 100). Сверхпроводники с более высокими температурами могут существовать при сверхвысоком давлении.
"Сейчас мировая наука стоит в шаге от сверхпроводников комнатной температуры. Удастся ли их когда-либо получить при обычном давлении –неизвестно, но при сверхвысоком – скорее всего, да", - отмечает Оганов.
После кризиса идей в последние десятилетия, мировая химия, похоже, готовится к новому прорыву, заметил Оганов. Может быть, такой прорыв она может принести и Армении, добавил он. При желании, этого можно добиться – точно так же, как в свое время это сделала Швейцария, добавил он.
В свое время Швейцария была далеко не самой богатой страной Европы, а в XIX и даже в XX веке швейцарцы эмигрировали за лучшей долей в Бразилию и другие страны Латинской Америки (недавно в Бразилии прошли
выставки на эту тему). Именно развитие химии позволило Швейцарии стать одним из мировых лидеров в производстве лекарств и других химических соединений, небольших по тоннажу, но очень высоких по цене. Логистика здесь, как и в Армении, затруднена, и варить здесь сталь накладно, зато здесь успешно выпускают препараты, один литр которых стоит тысячи долларов.
"Так что, почему нет, химия может стать залогом развития и для Армении", - добавил Оганов.
И это не просто благие пожелания со стороны: много лет он по своей инициативе организует прием студентов и аспирантов в Сколтех из Армении и готов расширять сотрудничество с Академией наук и министерством образования и науки республики.
Заметим, в Армении
уже есть стартап, который применяет виртуальный отбор для поиска лекарственных соединений - это Denovo Sciences, созданный Овакимом Закаряном, научным сотрудником Института молекулярной биологии Академии наук Армении.
