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 проекта 19-73-00237
НазваниеРазработка новых методов компьютерного дизайна материалов с использованием межатомных потенциалов на основе машинного обучения
Руководитель Круглов Иван Александрович, Кандидат физико-математических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)" , г Москва
Конкурс №40 - Конкурс 2019 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 03 - Химия и науки о материалах; 03-604 - Многомасштабное компьютерное моделирование структуры и свойств материалов
Ключевые слова Дизайн материалов, эволюционный алгоритм, квантово-механические расчеты, межатомный потенциал, машинное обучение, термодинамическое интегрирование, фазовые диаграммы, межзеренные границы, интерфейсы
Код ГРНТИ29.19.19
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
В настоящее время все больше задач в рамках химии, физики конденсированного состояния и материаловедения решается с помощью методов атомистического моделирования. Такие методы позволяют с гораздо меньшими (по сравнению с экспериментом) временными и материальными затратами предсказывать новые материалы с заданными свойствами. Поиск новых материалов, опираясь лишь на их химический состав, с использованием современных методов атомистического моделирования (иначе - компьютерный дизайн материалов) - является перспективной и в настоящее время не до конца решенной задачей. Компьютерный дизайн материалов позволяет определять кристаллическую структуру новых соединений, а, как известно, структура материала определяет многие его свойства. Таким образом, появляется возможность искать новые магниты, сверхпроводники, сверхтвердые или тугоплавкие материалы и так далее. Одним из наиболее достоверных методов компьютерного дизайна материалов является эволюционный алгоритм USPEX, разработанный Артемом Огановым в 2006 году. В рамках USPEX стабильная структура материала определяется в ходе эволюционного отбора, когда из случайного набора структур отбираются лучшие (с оптимальным свойством, например, энергией), далее из них создаются еще структуры, из них отбираются лучшие и так далее, пока не будет обнаружен материал с наименьшей энергией. С помощью данного метода уже было предсказано, а затем экспериментально подтверждено существование новых высокотемпературных сверхпроводников (FeH5-6 [Kvashnin, Kruglov et al, JPCC, 2018], UH7-9 [Kruglov et al, Sci. Adv, 2018], H-S [Kruglov et al, PRB, 2017] и т.д.), новых сверхтвердых материалов (WB5 [Kvashnin et al, JPCL, 2018]), новых материалов для электроники (BS [Cherednichenko, Kruglov et al, JAP, 2018]) и другие.
Несмотря на описанную выше предсказательную силу USPEX, у данного метода все еще существуют некоторые недостатки, один из которых - он способен работать только при нулевых температурах. В то же время материалы используются как минимум при комнатной температуре, а зачастую и при более высоких. Также у почти всех соединений имеются высокотемпературные фазы, которые можно сохранить при нормальных условиях (например, закалкой) и использовать в различных сферах. В рамках данного проекта предлагается решить задачу, в рамках которой будет разработан метод по компьютерному дизайну материалов при конечных температурах (и давлениях). Основной сложностью здесь является расчет свободной энергии структуры в рамках эволюционного алгоритма, ведь при конечной температуре требуется учитывать энтропийный вклад. Для его расчета будет применен метод термодинамического интегрирования. Ограничением данного метода является большой размер моделируемой системы (несколько тысяч атомов), поэтому для такого рода расчетов будут использованы межатомные потенциалы на основе алгоритмов машинного обучения. Уже ранее было показано, что они способны работать со скоростью классических потенциалов, и с точностью, приближающейся к квантово-механическим моделям. Новизна проекта заключается в том, что в настоящее время не существует методов, способных решать задачу компьютерного дизайна материалов при конечных температурах.
Помимо работы при конечной температуре, в настоящее время USPEX не способен предсказывать структуру межзеренных границ в поликристаллических материалах, а также интерфейсов между двумя разными кристаллами. Анализ этих двух классов атомных структур открывает дорогу для полномасштабных исследований практически важных свойств. В поликристаллических материалах, которые используются в широком диапазоне приложений (от конструкционных сталей до полупроводниковой керамикой), строение и свойства границ зерен оказывают решающее влияние на такие свойства, как прочность, пластичность, предел деформации, ползучесть, а также свойства электронного и ионного транспорта, характер и интенсивность процессов рассеяния электронов и фононов. Отдельный интерес представляют собой структурные переходы в межзеренных границах, сопровождающиеся резким изменением их свойств. Кроме того, исследование структуры интерфейсов между кристаллами с различными кристаллическими решетками способно дать толчок в развитии двумерных (2D) материалов, которые на сегодняшний день являются кандидатами на изготовление нового поколения транзисторов, структурных элементов солнечных батарей, лазеров. Несмотря на бурное развитие данной области, проблема поиска подходящих для этой роли соединений остается актуальной. Существующие методики предсказания структур интерфейсов ограничиваются либо расчетом конкретных атомных систем в связи с используемыми методами локальной оптимизации структур и фиксированной ориентацией решеток соединяемых кристаллов, либо обладают слабой сходимостью процесса поиска глобального минимума энергии.
Таким образом, в рамках данного проекта также будет разработан метод предсказания стабильных структур межзеренных границ и интерфейсов с переменным химическим составом при конечных давлениях с использованием межатомных потенциалов на основе машинного обучения. Основной трудностью в данной задаче является большой размер рассчитываемых систем и огромное пространство возможных атомных конфигураций, которое возникает из-за необходимости учитывать как несколько типов атомов в системе, так и всевозможные ориентации решеток соединяемых кристаллов. Для решения задачи будет реализован алгоритм оценки деформаций, возникающих на стыке поверхностей соединяемых материалов, с целью определить наилучшую ориентацию решеток, а также модифицированы и адаптированы под специфику рассчитываемых систем существующие наработки метода USPEX.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ