КОМПЬЮ́ТЕРНОЕ МОДЕЛИ́РОВАНИЕ
-
Рубрика: Химия
-
Скопировать библиографическую ссылку:
КОМПЬЮ́ТЕРНОЕ МОДЕЛИ́РОВАНИЕ (компьютерное экспериментирование) в химии, раздел науки, в котором на основании разного рода моделей химических систем, процессов и явлений расчётным путём прогнозируется ход и выявляются причинно-следственные связи изучаемых процессов или/и явлений. Представляет собой междисциплинарную область знания, использующую для решения теоретических и прикладных проблем химии методы моделирования математического, реализуемые новейшими вычислительными системами.
В методологии моделирования математич. задачи делятся на прямые, когда по заданной модели процесса (явления) прогнозируется его ход и исследуется зависимость его параметров от вариации параметров модели, и обратные, при решении которых на основании эксперим. данных либо создаётся сама математич. модель, либо находятся значения определяющих её величин. Все причинно-следственные связи формируются либо в форме алгебраических или функциональных соотношений (непрерывная модель), либо в форме считающихся достоверными высказываний исчислений, напр.: «если есть явление А, то произойдёт событие В», при этом связь А и В не детализируется (дискретная модель). Принято называть второй подход методом «чёрных ящиков»; математич. правила оперирования ими устанавливаются булевой алгеброй и предикатов исчислением. Использование дискретной или непрерывной модели изучаемого объекта связано как с природой самого объекта, так и с тем, какие задачи ставит перед собой исследователь. Совершенствование вычислительной техники не только позволило ускорить процесс получения результата и усложнить задачи, сделав их многопараметрическими, но и поставить и решить принципиально новые проблемы. Развитие средств общения человека и компьютера, особенно компьютерной графики, способствовало использованию для восприятия результатов расчётов важнейшего канала получения информации – зрительного. Возникла ранее отсутствовавшая возможность проведения опережающих вычислительных экспериментов, что позволило резко сократить поиск наиболее рационального пути достижения цели и ограничить выбор объектов и устройств, наиболее пригодных для решения поставленной задачи. Это принципиально меняет всю методологию работы с объектами молекулярного мира и является решающим для создания новых материалов, лекарственных препаратов, проектирования наноустройств и наномашин разного назначения и т. д.
Условно можно выделить четыре направления К. м. в химии: 1) традиционное – термодинамич. расчёты химич. реакций, разделительных процессов в хроматографии и др.; 2) поиск связей структура – свойства; 3) квантовомеханич. расчёты осн. характеристик индивидуальных молекул и элементарных актов, механизмов реакций и кинетич. закономерностей; 4) создание экспертных систем. Применение компьютеров для решения задач первого направления увеличило вычислительные возможности, но теоретич. база в осн. осталась прежней. Др. перечисленные направления возникли и начали развиваться в последней трети 20 в. и объединяются общим термином «математическая химия».
При выявлении соотношений между структурой вещества и его свойствами гл. математич. средствами являются методы дискретной математики, использующей логические операции: импликацию, логическое умножение и др. Получение нужного вывода обязательно связано с предварительным «обучением» компьютера с помощью анализа больших, собранных в банки данных, массивов эксперим. фактов для сходных ситуаций. Хорошие результаты в прогнозировании свойств химич. соединений достигаются при использовании аппарата нейронных сетей. Наибольшее развитие получило направление QSAR (количественные соотношения структура – свойства). Применение методов QSAR позволило, в частности, на порядки снизить вариабельность при поиске новых лекарственных препаратов, что даёт очень большой экономич. эффект.
Третье направление возникло после создания квантовой механики и привело к развитию количественной теории разл. типов молекулярных спектров и квантовой химии. Реальные расчёты как спектров для разных спектральных областей и условий возбуждения, так и осн. характеристик молекул (пространственное строение, дипольный момент, распределение электронной плотности и др.) и механизмов химич. реакций стали возможными не только в результате интенсивного развития математич. аппарата и вычислит. техники, но и в результате выбора очень удачных физич. моделей: линейная комбинация атомных орбиталей и др. При решении мн. проблем нет ограничений на размеры объектов и тип молекул (исключая атомы тяжёлых элементов). Достигается достаточно хорошее качественное согласие поведения моделей с поведением натурных объектов при разл. воздействиях. Для решения науч. и технич. задач и для подготовки специалистов разного профиля и уровня принципиально важно сформулировать проблему создания виртуального молекулярного мира, в котором можно не только генерировать молекулярные модели, но и имитировать их реакции на самые разнообразные воздействия и проводить большой спектр компьютерных экспериментов, достаточно близко отражающих реальность. К этому направлению примыкают методы т. н. молекулярного моделирования, с помощью которых на основании решения классич. уравнений движения и эмпирических атом-атомных потенциалов создаются анимационные картины поведения больших ансамблей частиц или определяются пространственные структуры очень крупных систем, вплоть до белков. Методы позволяют моделировать процессы растворения, некоторые стадии фермент-субстрактных взаимодействий и мн. другое.
Четвёртое направление заключается в разработке теории и создании действующих экспертных систем. Задачей таких систем является получение однозначного вывода на основе ряда экспериментов, причём в условиях, когда даже вся совокупность экспериментов не является достаточной, и базы знаний гл. закономерностей, определяющих строение и поведение изучаемых объектов. При этом исходное число гипотез может достигать десятков миллионов. Система моделирует процесс рассуждений человека, делающего логич. вывод из исходных положений. Наиболее развитой является экспертная система «Structure Elucidation» для определения структуры неизвестных соединений. Система позволяет анализировать молекулы, состоящие из нескольких десятков скелетных атомов. Она широко используется фармацевтич. фирмами при создании новых лекарственных препаратов. Система аккумулирует подходы и методы трёх предыдущих направлений, а также химич. знания (теорию строения и др.).