Точный расчет без суперкомпьютеров: российско-китайская разработка меняет молекулярную физику
Ученые Томского политехнического университета совместно с коллегами из Китая предложили универсальный подход для определения с высокой точностью так называемой внутримолекулярной потенциальной функции – информация о ее свойствах позволяет делать прогноз поведения молекулы в различных условиях. Новый способ подходит для самых разных многоатомных молекул. В будущем он позволит лучше предсказывать спектры и динамику молекул в условиях атмосфер планет Солнечной системы, а также более точно моделировать химические процессы на квантовом уровне.
Профессора Томского политехнического университета (ТПУ) Олег Уленеков, Елена Бехтерева и Ольга Громова совместно с коллегами из Хэйлунцзянского университета (Китай) представили аналитический метод высокоточного определения внутримолекулярной потенциальной функции. Она описывает, как меняется энергия молекулы при движении ее атомов. Знание этого параметра позволяет прогнозировать спектры, динамику и поведение вещества в любых условиях. Главное отличие новинки от существующих подходов – отказ от громоздких численных вычислений в пользу универсальных аналитических алгоритмов. Метод учитывает слабые эффекты вплоть до шестого порядка теории возмущений и уже успешно прошел проверку на молекуле сероводорода, показав полное совпадение с экспериментальными данными. На основе метода уже созданы программы на языках MAPLE и Python.
Значение для науки и ИТ-отрасли
Хотя разработка пока остается фундаментальной методикой, а не готовым промышленным продуктом, ее масштаб сложно переоценить. Она находится на стыке физики, химии и информационных технологий. Для российской ИТ-отрасли это важный шаг в развитии специализированного научного софта. Новые алгоритмы позволяют кратно сократить объем вычислений для сложных многоатомных молекул. В перспективе это может лечь в основу отечественных программных комплексов для молекулярного моделирования, спектроскопии и материаловедения, снизив зависимость от зарубежных вычислительных пакетов и укрепив научный суверенитет.
От фармацевтики до атмосфер других планет
Как это повлияет на жизнь граждан и глобальную науку? Непосредственного эффекта завтра не будет, но в перспективе высокоточное моделирование ускорит создание новых материалов, лекарств и химических технологий. Особое направление –астрохимия и физика атмосферы. Точные модели молекулярных спектров критически важны для интерпретации данных спутникового зондирования. Они помогают определять состав газовых сред Земли и других планет, а также изучать физико-химические процессы в верхних слоях атмосферы. Экспортный потенциал методики также высок: она может быть востребована в виде алгоритмических библиотек и услуг по расчетному моделированию для лабораторий, занимающихся космическими исследованиями и фармацевтикой.
Тренд на «умную» и легковесную цифровую химию
Разработка ТПУ идеально вписывается в общий тренд последних лет на оптимизацию вычислительных процессов в химии. Ретроспектива показывает, что российские ученые последовательно переносят тяжелые расчеты в более эффективную цифровую среду.
В 2024 году была представлена российская «виртуальная клетка», позволяющая тестировать гипотезы без дорогих натурных экспериментов.
В 2025 году исследователи ИОХ РАН и МГУ внедрили ИИ для восстановления геометрии молекул, а ученые объединили машинное обучение с молекулярной динамикой для изучения водорода при высоком давлении.
В 2025–2026 годах развивается алгоритм USPEX 25, переписанный на Python и дополненный нейросетями. Он позволяет решать задачи, традиционно требующие наличия суперкомпьютеров, на более доступной технике. Новинка от ТПУ продолжает эту логику: переход от ресурсоемких численных методов к универсальным аналитическим инструментам.
Планы и перспективы
Ближайшая задача исследователей – масштабировать методику на более сложные молекулы, включая структуры типа асимметричного волчка. Чтобы методика стала массовым инструментом, потребуется создать удобный программный интерфейс и интегрировать его с действующими спектроскопическими пакетами.
Пока разработка останется инструментом для узких научных групп. Однако для российской науки и ИТ-отрасли она имеет стратегическое значение. Это яркий пример того, как фундаментальная математика и алгоритмизация создают технологический задел для прорывов в материаловедении, климатологии и фармацевтике, укрепляя лидерские позиции России в области цифровой химии.
