КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер 19-72-30043

НазваниеЛаборатория компьютерного дизайна новых материалов

РуководительОганов Артем Ромаевич, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», г Москва

Период выполнения при поддержке РНФ

2023 г. - 2025 г.

Конкурс Конкурс на продление сроков выполнения проектов, поддержанных грантами Российского научного фонда по мероприятию «Проведение исследований научными лабораториями мирового уровня в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными (33).

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе, 02-201 - Теория конденсированного состояния

Ключевые словакомпьютерный дизайн материалов, эволюционные алгоритмы, предсказание кристаллических структур, сильнокоррелированные системы

Код ГРНТИ29.03.77

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Данный проект сфокусирован на разработке и применении новых методов компьютерного дизайна новых материалов и является продолжением нашего предыдущего проекта, в рамках которого удалось добиться прорывных результатов. Опираясь на результаты предыдущего проекта и фокусируясь на наиболее перспективных направлениях, мы рассчитываем получить результаты большой фундаментальной и практической важности. Мы планируем дальнейшее развитие методов предсказания кристаллической структуры и программы USPEX – включая автоматическую генерацию и использование машинно-обучаемых потенциалов, предсказание сложных структур из заранее заданных координационных полиэдров, предсказание структур с фиксированной частью (кристаллических структур с известной подрешеткой, наночастиц на подложке и т.д.). Использование генеративных нейросетей позволит как ускорить USPEX (создавая новые низкоэнергетические структуры внутри эволюционного расчета), так и расширить нашу базу данных кристаллических структур. Все эти методологические работы переведут USPEX на новый уровень развития. Дальнейшее развитие получит программа Automag, позволяющая предсказывать магнитную структуру и критическую температуру магнитных материалов – мы планируем совместить ее с программой ESpinS наших иранских коллег, а в перспективе применить для предсказания кристаллических структур с не только магнитным, но и структурным разупорядочением. Мы планируем продолжить изучение фундаментальных понятий кристаллохимии – в частности, рассчитав термохимические электроотрицательности всех элементов под давлением. Это позволит проводить быстрые оценки термодинамики химических реакций под давлением. Используя формализм функций Ванье, мы планируем переопределить такие понятия, как атомные заряды и степень ионности, валентность, а также разделение энергии химической связи на ионную и ковалентную составляющие. В прежнем проекте, предсказав из первых принципов стабильные углеводородные молекулы, мы показали, как огромный объем химической информации можно систематизировать при помощи карт стабильности молекул. В этом проекте мы планируем провести еще более амбициозное исследование молекул в системе C-H-N-O. Мы ожидаем получить информацию о наиболее вероятных молекулах в межзвездном пространстве, в нефтях, а также в пребиотической среде – указав на те «кирпичики», из которых возникли первые молекулы жизни. Мы планируем детально изучить систему Fe-O, где нами были найдены новые важные ошибки теории функционала плотности. Ожидается, что учет электронных корреляций в рамках метода DFT+DMFT позволит корректно моделировать эту фундаментально важную систему. Особое внимание будет уделено следующим классам материалов: (1) Гидридным сверхпроводникам, для которых удалось приблизиться к комнатной сверхпроводимости. Создание упорядоченных тройных и четверных гидридов является возможным путем увеличения Тс и уменьшения давления синтеза. (2) Электридам – веществам, в которых локализованные в пустотах структуры электроны играют роль анионов. Электронные корреляции приводят к возможности сильно менять свойства вещества при небольшом воздействии. Мы планируем изучить такую возможность для электридов и предсказать новые неорганические электриды с улучшенными свойствами. (3) Термоэлектрикам – материалам, при помощи которых можно преобразовывать тепловую энергию в электрическую. С помощью созданной нами программы AICON мы продолжим скрининг халькогенидных полупроводников с целью нахождения новых перспективных термоэлектрических материалов. (4) Нелинейно-оптическим материалам, особенно в ультрафиолетовом диапазоне. Такие материалы имеют огромное будущее для создания ультрафиолетовых лазеров нового поколения.

Ожидаемые результаты
Предсказание новых веществ и материалов – задача очень большой фундаментальной и прикладной важности, лежащая в основе новой области науки – цифрового материаловедения. С каждым годом востребованность разработок в этой области растет. Возможность предсказания материалов с требуемыми свойствами может существенно ускорить создание новых технологий. Недавно созданные методы – в частности, созданный и развиваемый нами метод глобальной оптимизации USPEX – сделали возможным открывать на компьютере (с последующим экспериментальным подтверждением) новые материалы при нормальных условиях, а также новые явления и вещества в экстремальных условиях. Эти мощные методы существенно ускорили создание новых материалов и новых технологий, расширяют наше понимание строения вещества, химической связи, и поведения вещества в недрах планет. Задачи, еще 15 лет назад считавшиеся нерешаемыми, сейчас можно считать решенными. Созданные алгоритмы вполне общие, и могут быть применены к широкому спектру материалов. Тем не менее, есть существенные ограничения, которые постепенно снимаются благодаря новым методологическим разработкам. Так, в нашем проекте 2019-2022 годов нам удалось распространить предсказание кристаллических структур на ненулевые температуры. Все еще представляет сложность предсказание разупорядоченных кристаллических структур, вызовом являются сильнокоррелированные системы, для которых стандартные методы теории функционала плотности слишком грубы. В результате данного проекта эти ограничения будут сняты благодаря созданию новых быстрых алгоритмов, использованию машинного обучения и более точных методов расчета электронной структуры. С помощью усовершенствованных методов будут предсказаны новые материалы следующих типов: (1) высокотемпературные сверхпроводники – прежде всего, гидриды при высоких давлениях, которые уже довольно близко приблизились к комнатной сверхпроводимости. Мы ищем способы получения более высоких значений критической температуры сверхпроводимости и уменьшения давлений, необходимых для синтеза таких веществ. Будут исследованы тройные и, возможно, четверные сверхпроводники, образованные металлами из следующего списка: Ca, Sr, Y, La, Ce, Ba, Th. (2) термоэлектрики, материалы для преобразования тепловой энергии в электричество, а также для технологий охлаждения. Рынок термоэлектрических приборов быстро растет, и создание более эффективных термоэлектрических материалов может привести к существенному технологическому рывку. Мы продолжим скрининг халькогенидных полупроводников (сульфидов, селенидов, теллуридов) из которых будут выявлены наиболее перспективные. (3) электриды – привлекающий сейчас огромное внимание экзотический класс веществ, где роль анионов выполняют «голые» электроны, локализованные в пустотах кристаллической структуры. Такие вещества являются хорошими донорами электронов и могут применяться в катализе химических реакций, а также как эмиттеры электронов. Интересно, что ввиду сильной локализации электронов такие вещества (даже не содержащие ионов переходных металлов) являются сильнокоррелированными, и не очень точно описываются существующими функционалами электронной плотности, и созданный нами метод DFT+DMFT лучше подходит для их описания. Богатая физика, связанная с электронными корреляциями, необычная химия, и важные потенциальные применения делают этот класс материалов важным объектом исследований. Мы сформулируем функцию добротности электридных материалов и проведем менделеевский поиск (коэволюционный поиск материалов с требуемыми свойствами из всех возможных соединений всех элементов) электридов среди всех возможных бинарных соединений. (4) нелинейно-оптические материалы, особенно в ультрафиолетовом диапазоне. Такие материалы привлекают огромное внимание, особенно в контексте создания ультрафиолетовых лазеров. Поиск перспективных нелинейно-оптических материалов будет сосредоточен на боратах и родственных соединениях. (5) молекулы и нанокластеры, фундаментально важные для химии - Na-Cl, Fe-S, C-H-N-O. Мы продолжим начатые в проекте 2019-2022 гг. работы по уточнению фундаментальных понятий кристаллохимии – таких, как электроотрицательность, валентность, заряды на атомах, энергия и характер химических связей. Наши работы в этой области, выполненные в проекте 2019-2022 гг., были опубликованы в самых престижных научных журналах, были высоко оценены научным сообществом и высоко цитируются. Мы ожидаем, что и продолжение этих работ будет иметь большой импакт в широком спектре научных дисциплин.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---