Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)

Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)

У доповіді розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку атомістичного комп’ютерного моделювання фізико-хімічних процесів. Основний акцент зроблено на результатах, отриманих в Інституті фізики конденсованих систем НАН України з використанням оригінальних алгоритмів, методів класичної молекулярн...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2023
Автор: Брик, Т.М.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2023
Назва видання:Вісник НАН України
Теми:
З кафедри Президії НАН України
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/201427
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.) / Т.М. Брик // Вісник Національної академії наук України. — 2023. — № 7. — С. 29-36. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-201427
record_format dspace
spelling irk-123456789-2014272025-01-16T19:10:39Z Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.) Брик, Т.М. З кафедри Президії НАН України У доповіді розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку атомістичного комп’ютерного моделювання фізико-хімічних процесів. Основний акцент зроблено на результатах, отриманих в Інституті фізики конденсованих систем НАН України з використанням оригінальних алгоритмів, методів класичної молекулярної динаміки та ab initio молекулярної динаміки з явним урахуванням електронної підсистеми. Перспективи атомістичного комп’ютерного моделювання пов’язані з новими підходами машинного навчання, які дозволяють моделювати величезні системи атомарних частинок з точністю ab initio методик. Сфера застосування атомістичного комп’ютерного моделювання охоплює широке коло фізичних явищ, хімічних реакцій та біофізичних процесів, що дозволяє встановити їх мікроскопічні механізми на атомарному рівні. The report presents the current state and perspectives of atomistic computer simulations of physical-chemical processes. The main focus is on results, obtained at the Institute for Condensed Matter Physics of NASU by making use of original algorithms, methods of classical and ab initio molecular dynamics with explicit account for electronic subsystem. The perspectives of atomistic computer simulations are connected with the new “machine learning” approach, which allows to simulate huge systems of atomic particles with ab initio precision. Applications of atomistic computer simulations cover a wide range of physical phenomena, chemical reactions and biophysical processes, that allows to estimate their microscopic mechanisms on atomic level. 2023 Article Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.) / Т.М. Брик // Вісник Національної академії наук України. — 2023. — № 7. — С. 29-36. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. 1027-3239 DOI: doi.org/10.15407/visn2023.07.029 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/201427 uk Вісник НАН України Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic З кафедри Президії НАН України
З кафедри Президії НАН України
spellingShingle З кафедри Президії НАН України
З кафедри Президії НАН України
Брик, Т.М.
Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)
Вісник НАН України
description У доповіді розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку атомістичного комп’ютерного моделювання фізико-хімічних процесів. Основний акцент зроблено на результатах, отриманих в Інституті фізики конденсованих систем НАН України з використанням оригінальних алгоритмів, методів класичної молекулярної динаміки та ab initio молекулярної динаміки з явним урахуванням електронної підсистеми. Перспективи атомістичного комп’ютерного моделювання пов’язані з новими підходами машинного навчання, які дозволяють моделювати величезні системи атомарних частинок з точністю ab initio методик. Сфера застосування атомістичного комп’ютерного моделювання охоплює широке коло фізичних явищ, хімічних реакцій та біофізичних процесів, що дозволяє встановити їх мікроскопічні механізми на атомарному рівні.
format Article
author Брик, Т.М.
author_facet Брик, Т.М.
author_sort Брик, Т.М.
title Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)
title_short Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)
title_full Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)
title_fullStr Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)
title_full_unstemmed Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.)
title_sort комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні президії нан україни 19 квітня 2023 р.)
publisher Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
publishDate 2023
topic_facet З кафедри Президії НАН України
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/201427
citation_txt Комп’ютерне моделювання фізичних явищ і процесів у конденсованих системах: стан та перспективи розвитку (за матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 р.) / Т.М. Брик // Вісник Національної академії наук України. — 2023. — № 7. — С. 29-36. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.
series Вісник НАН України
work_keys_str_mv AT briktm kompûternemodelûvannâfízičnihâviŝíprocesívukondensovanihsistemahstantaperspektivirozvitkuzamateríalamidopovídínazasídanníprezidíínanukraíni19kvítnâ2023r
first_indexed 2025-07-17T08:35:43Z
last_indexed 2025-07-17T08:35:43Z
_version_ 1837882508283215872
fulltext ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2023, № 7 29 КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ФІЗИЧНИХ ЯВИЩ І ПРОЦЕСІВ У КОНДЕНСОВАНИХ СИСТЕМАХ: СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ За матеріалами доповіді на засіданні Президії НАН України 19 квітня 2023 року У доповіді розглянуто сучасний стан та перспективи розвитку атоміс- тичного комп’ютерного моделювання фізико-хімічних процесів. Основний акцент зроблено на результатах, отриманих в Інституті фізики конден- сованих систем НАН України з використанням оригінальних алгоритмів, методів класичної молекулярної динаміки та ab initio молекулярної динамі- ки з явним урахуванням електронної підсистеми. Перспективи атомістич- ного комп’ютерного моделювання пов’язані з новими підходами машинного навчання, які дозволяють моделювати величезні системи атомарних час- тинок з точністю ab initio методик. Сфера застосування атомістичного комп’ютерного моделювання охоплює широке коло фізичних явищ, хімічних реакцій та біофізичних процесів, що дозволяє встановити їх мікроскопічні механізми на атомарному рівні. Розвиток нанотехнологій був би неможливим без чіткого розу- міння природи явищ і процесів, які відбуваються на атомарно- му та молекулярному рівнях. Важливу роль у пізнанні атоміс- тичної та молекулярної структури й динаміки конденсованих систем відіграє комп’ютерне моделювання (computer simula- tions) фізико-хімічних процесів на мікроскопічному рівні. Власне, атомістичне комп’ютерне моделювання принципо- во відрізняється від стандартного опису фізичних процесів за допомогою рівнянь суцільного середовища — традиційно- го підходу, в якому атомарна структура не береться до уваги. На відміну від підходу суцільного середовища в атомістич- ному комп’ютерному моделюванні стоїть завдання отримати траєкторію всіх атомів у певному об’ємі, їх швидкості та сил, що діють на атомарні частинки, і з цього величезного масиву інформації визначити фізичні характеристики мікроскопічної структури та динаміки цілої системи [1—3]. Існують принципові відмінності між двома основними рів- нями атомістичного комп’ютерного моделювання. В тради- БРИК Тарас Михайлович — доктор фізико-математичних наук, директор Інституту фізики конденсованих систем НАН України З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИНАН УКРАЇНИ doi: https://doi.org/10.15407/visn2023.07.029 30 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2023. (7) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ ційному підході молекулярної динаміки [4] між частинками системи, які знаходяться в об’ємі періодичності V (рис. 1), необхідно за- дати ефективні потенціали міжчастинкової взаємодії як функції відстані. Ефективні, тому що враховують наявність середовища, в якому рухаються точкові частинки. Наприклад, існу- вання делокалізованих електронів у металах та їх екранувальні властивості приводять до осцилюючої поведінки потенціалів взаємодії на великих відстанях. Для кожного типу досліджуваної систе- ми (чи це метал, чи рідина з атомів інертних елементів, чи іонні розплави, чи молекулярні утворення) є відома характерна поведінка їх ефективних потенціалів взаємодії, однак точ- ну форму і параметри міжчастинкової взаємо- дії визначають додатково з квантово-хімічних розрахунків. Є цілі бібліотеки та бази даних для міжчастинкових взаємодій (force fields), тому немає необхідності перед початком мо- делювання кожної нової системи виконувати трудомісткі розрахунки конкретних ефектив- них взаємодій. У такому підході атомістичного комп’ю- тер ного моделювання електронна підсистема явно не враховується, електрони роблять вне- сок лише в міжчастинкові взаємодії. Як прави- ло, в таких підходах електрони вважають замо- роженими, хоча в деяких моделях з’являються поляризаційні поправки до міжчастинкових взаємодій, які характеризують ефективну по- ляризованість електронної підсистеми при русі частинок. Сучасні комп’ютери дозво- ляють легко моделювати конкретні фізичні системи з використанням сотень тисяч або й мільйонів частинок з ефективними міжчас- тинковими взаємодіями. Кількість частинок є суттєвою, оскільки штучна періодичність у комп’ютерному моделюванні приводить до ефекту, коли результати моделювання можуть залежати від кількості частинок у системі, і ця залежність зникає зі зростанням розміру до- сліджуваної системи. Принципово інший рівень урахування мікро- скопічних процесів полягає в підході першо- принципної (ab initio) молекулярної динаміки, коли в моделюванні явно враховується елек- тронна підсистема. Однак як динамічне рівнян- ня для електронів у такому підході використо- вують не залежне від часу рівняння Шредінге- ра, а псевдодинаміку Кара—Паррінелло [5]. Ще один підхід — використання наближення Бор- на—Оппенгеймера через комп’ютерну мінімі- зацію функціоналу повної енергії електронної підсистеми до основного стану [6]. У першопринципному моделюванні немає ефективних міжатомних потенціалів. На вхід моделювання потрібно задавати електрон- іонні взаємодії, які представлені в численних бібліотеках через так звані псевдопотенціали. Псевдопотенціали — це оптимізовані ефектив- ні електрон-іонні взаємодії, які відрізняються від точної електрон-іонної взаємодії лише в ма- лій області біля ядра й отримані для того, щоб позбутися глибоких електронних рівнів, які не беруть участі в утворенні хімічних зв’язків. Урахування всіх електронних рівнів (включно з глибокими) призвело б до величезних затрат ком п’ю терного часу, і першопринципне моде- лювання було б неефективним. Рис. 1. Зображення модельної двокомпонентної рі- дини в об’ємі періодичності V в моделюванні методом молекулярної динаміки. Об’єм періодичності зале- жить від кількості частинок у моделюванні для відтво- рення реальної фізичної густини системи ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2023, № 7 31 З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ коефіцієнт термодифузії тощо. Самий вигляд кореляційних функцій флуктуацій густини дозволяє встановити, в якій фазі перебуває до- сліджувана система. Так, на рис. 3 зображено релаксацію часових кореляційних функцій флуктуацій густини: для звичайної рідини осциляції, пов’язані з поширенням акустичних збуджень, згасають експоненційно, тоді як для переохолодженої рідини спостерігається по- вільний спад релаксації, зумовлений повільною дифузією структурних неоднорідностей нижче температури плавлення, а в склоподібному ста- ні (коли атомарна структура залишається по- вністю невпорядкованою, але дифузія частинок зникає) така функція не спадає до нуля, а ви- ходить на ненульову константу (штрихова лінія на рис. 3в), яку називають параметром неерго- дичності. Власне, з появи такої неергодичності можна визначити з моделювання температуру переходу рідкої системи у склоподібний стан. У випадку моделювання кристалів підхід часо- По суті, використання псевдопотенціалів дозволяє швидко знаходити миттєвий роз- поділ електронної густини лише валентних електронів (рис. 2), хвильові функції яких отримують із самоузгодженого розв’язування системи рівнянь Кона—Шема [6] на кожному часовому кроці. Знаючи розподіл електронної густини та розташування іонів, обчислюють сили, що діють на іони, і вони зсуваються в нову конфігурацію згідно з обраним алгорит- мом розв’язування системи рівнянь Ньютона для іонів (іони розглядають як класичні час- тинки). Всі розрахунки для електронної під- системи повторюють уже на новому часовому кроці. Величезний обсяг обчислень та необ- хідність отримувати явно не менше ніж Nz/2 хвильових функцій валентних електронів (де N — число іонів у модельованій системі, z — їх валентність) зумовлюють відносно малі роз- міри модельованих систем — типовим є роз- мір порядку 300—600 іонів. Більші системи потребують тривалих розрахунків (місяці) на потужних паралельних суперкомп’ютерах. Важливою перевагою методів класичної та ab initio молекулярної динаміки є їх детер- міністичність, тобто перша конфігурація в моделюванні системи і рівновазі пов’язана з останньою, оскільки ми розв’язуємо для систе- ми частинок рівняння Ньютона з повним ви- конанням основних законів збереження: збе- реження повної енергії системи, збереження повного імпульсу та збереження числа части- нок. Детерміністичність дозволяє досліджува- ти динамічну поведінку в системі: процеси те- плопередачі, поширення звуку, структурну ре- лаксацію, різноманітні гідродинамічні ефекти тощо. Сучасний підхід до аналізу траєкторій, швидкостей частинок та сил, що діють на них, ґрунтується на розрахунку часових кореляцій- них функцій між різноманітними величинами, наприклад між флуктуаціями густини, швид- костей, сил, напружень. З аналізу часових кореляцій чи з інтегруван- ня певних автокореляційних функцій можна визначити коефіцієнти переносу, зокрема кое- фіцієнти дифузії, зсувну в’язкість, коефіцієнт теплопровідності, швидкість поширення звуку, Рис. 2. Зображення водневих молекул з ізоповерхня- ми електронної густини, отримані в першопринципно- му моделюванні водню за температури 2500 К і тиску 2.5 ГПа [7]. На відміну від класичної молекулярної динаміки в ab initio моделюванні на кожному часово- му кроці отримують миттєвий розподіл електронної густини 32 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2023. (7) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ вих кореляційних функцій можна використо- вувати для встановлення дисперсії фононних збуджень за довільної температури, оскільки часові кореляційні функції флуктуацій густини для кристалів будуть практично незгасаючими (або слабкозгасаючими за високих температур) гармонічними функціями. Інститут фізики конденсованих систем НАН України є піонером в Україні (з початку 1990-х років) з використання та розвитку ме- тодів атомістичного комп’ютерного моделю- вання багаточастинкових систем. Тут широко використовують як класичну, так і ab initio молекулярну динаміку для досліджень осо- бливостей структури й динаміки різноманіт- них систем м’якої речовини (прості та складні рідини, склоподібні системи, металічні роз- плави, іонні рідини, густі гази, колоїди, рідин- ні кристали, макромолекулярні системи). Як приклади атомістичного моделювання муль- тидисциплінарних задач можна навести дослі- дження розплаву заліза та його кристалічних фаз за температур і тисків, близьких до їхніх значень у внутрішньому (кристалічному) та зовнішньому (розплавленому) ядрі Землі, чи встановлення механізму розділення зарядів на межі лід—вода за температур і тисків, харак- терних для атмосфери, що вказує на можливий зв’язок із появою атмосферних блискавок. Дослідження заліза методом першоприн- ципної молекулярної динаміки з використан- ням 1000 атомів [9] за температури 6500 К і тиску 360 ГПа, які є характерними для вну- трішнього ядра Землі, свідчать про флуктуа- ційну появу процесів кільцевої дифузії груп атомів — від 8 до 60 атомів, які виникали в різ- Рис. 3. Характерна поведінка часових кореляцій флуктуацій густини в звичайній рідині (a), переохо- лодженій рідині (б) та склоподібній системі (в) [8]. Для кристала така функція виглядала б як практич- но незгасаюча осциляція з частотою відповідного по- вздовжнього фонона Рис. 4. Поява кільцевої дифузії атомів у кристалічно- му залізі за температури 6500 К і тиску 360 ГПа a б в ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2023, № 7 33 З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ них місцях системи і полягали в послідовно- му заміщенні позицій сусідів уздовж певного контуру при стабільній кристалічній структурі системи (рис. 4). У роботі [10] систему було значно збільше- но — до 2 048 000 частинок із використанням класичної молекулярної динаміки з потенціа- лами моделі внесеного атома (embedded atom model) і спостережено принципово таку саму поведінку кільцевої дифузії, як і в першоприн- ципному моделюванні. Додатково встановле- но згасання акустичних збуджень через по- яву кільцевої дифузії атомів Fe, що дозволило зробити оцінку в’язкості у внутрішньому ядрі Землі. Рис. 5. Профіль густини в системі вода—лід та профіль усередненої потенціальної енергії іона Na (а); біжучі z-координати іонів Na (б) та іонів Cl (в) з початкови- ми положеннями на різній відстані від межі поділу лід—вода. Тенденція руху негативних іонів Cl полягає в глибшому проникненні до межі поділу, тоді як пози- тивні іони Na завжди потрапляли в потенціальну яму на рідинному боці межі поділу Дослідження поведінки іонів різного заряду на межі поділу лід—вода може прояснити пи- тання щодо виникнення просторового розді- лення позитивних і негативних іонів, яке має стосунок до виникнення блискавок в атмосфе- рі. Солона вода з океанів випаровується, високо в атмосфері за низьких температур водяна пара переохолоджується і починається утворення граду з наявної води з домішками позитивних та негативних іонів. Дослідження [11, 12] з ви- користанням моделювання методом молеку- лярної динаміки показали, що іони Na мають тенденцію завжди залишатися в об’ємній воді (чи на рідинному боці межі поділу лід—вода), тоді як негативні іони Cl, стартуючи з різних a б в 34 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2023. (7) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ початкових позицій, завжди прямували глибше у межу поділу лід—вода (рис. 5). Це пояснює ефект Воркмана—Рейнольдса з виникненням різниці потенціалів при замерзанні водних роз- чинів електролітів [13]. Реалістичне моделювання процесів у кон- денсованих системах та м’якій речовині мож- на виконувати не лише на атомарному рівні (ab initio динаміка, класична молекулярна ди- наміка та метод Монте-Карло). Слід згадати також дослідження та моделювання на мезо- скопічних масштабах (броунівська та дисипа- тивна динаміка) і узагальнений підхід суціль- ного середовища (коміркові автомати, метод скінченних елементів та ін.). За кожним із цих напрямів напрацьовано значний досвід, проте шлях до комплексного підходу, що розпочина- ється на рівні хімічного синтезу молекул і веде, наприклад, до передбачення самоорганізації в супрамолекулярні структури, і досі залиша- ється недосяжним. Перспективною в цьому аспекті є методологія мультимасштабного мо- делювання, яка поступово набуває дедалі біль- шого поширення серед дослідників. У багатьох установах НАН України зосеред- жено значний потенціал — кадри дослідників, які вже сьогодні використовують сучасні мето- ди моделювання конденсованих систем. Зокре- ма, в Інституті фізики конденсованих систем упродовж майже 30 років проводять досліджен- ня поведінки рідин, розчинів та склоподібних систем, структурних та електронних власти- востей металів і поверхонь різної природи, ма- кромолекулярних систем і явищ самоорганіза- ції полімерів та рідких кристалів. Електронні властивості твердотільних систем вивчають в Інституті металофізики ім. Г.В. Курдюмова. В ННЦ «Харківський фізико-технічний інсти- тут», зокрема в Інституті теоретичної фізики ім. О.І. Ахієзера, здійснюють моделювання не- впорядкованих твердотільних систем метода- ми молекулярної динаміки та Монте-Карло. В Інституті теоретичної фізики ім. М.М. Боголю- бова проводять моделювання методом молеку- лярної динаміки гідратованих білкових моле- кул з різними додатковими іонами в гідратній оболонці і на основі аналітичних моделей пояс- нюють їхні властивості. У Фізико-технічному інституті низьких температур ім. Б.І. Вєркіна моделюють поведінку макромолекул, нанотру- бок і біологічних макромолекул, досліджують їхні електронні властивості. В Інституті радіо- фізики та електроніки ім. О.Я. Усикова, Інсти- туті фізики, Інституті молекулярної біології і генетики та в Державній установі «Інститут харчової біотехнології та геноміки» викону- ють чисельні дослідження біологічних об’єктів та гідратної структури протеїнів. В Інституті біоколоїдної хімії ім. Ф.Д. Овчаренка здійсню- ють комп’ютерне моделювання перколяційних ефектів, невпорядкованих структур, досліджу- ють поведінку колоїдів в анізотропних сере до- вищах. Ефекти самоорганізації моделюють в Інституті магнетизму та Інституті прикладної фізики, а моделювання процесів корозії з ви- користанням квантово-хімічних розрахунків проводять у Фізико-механічному інституті імені Г.В. Карпенка. Слід також відзначити фундаментальні дослідження з комп’ютерного моделювання динаміки галактик та небесних тіл у Головній астрономічній обсерваторії (хоча це не атомарний рівень моделювання, методи та алгоритми моделювання є подібними). Комп’ютерне моделювання критично зале- жить від розвитку обчислювальної інфра- структури. Першопринципне моделювання з великою кількістю електронів вимагає потуж- них суперкомп’ютерів. Частково потреба в об- числювальних ресурсах для українських вче- них задовольнялася обчислювальними класте- рами Українського національного гріду (УНГ), які постійно нарощували свою потужність до початку російського вторгнення в 2022 р. Піс- ля завершення війни потреба в обчислюваль- них ресурсах буде зростати, тому необхідним є подальший розвиток УНГ. Важливою є також підготовка кваліфікова- них кадрів для роботи з потужними кластерни- ми системами і суперкомп’ютерами. В Інсти- туті фізики конденсованих систем НАН Укра- їни для студентів львівських університетів та аспірантів викладають базові навчальні курси та спецкурси з комп’ютерного моделювання фізичних процесів, діє розрахунковий кластер, ISSN 1027-3239. Вісн. НАН України, 2023, № 7 35 З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ REFERENCES [СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ] 1. Ulam S. Adventures of a Mathematician. New York: Charles Scribner’s Sons, 1983. [Улям С. Пригоди математика. Львів: Літопис, 2021.] 2. Metropolis N., Rosenbluth A.W., Rosenbluth M.N., Teller A.H., Teller E. Equation of State Calculations by Fast Com- puting Machines. J. Chem. Phys. 1953. 21(6): 1087—1092. https://doi.org/10.1063/1.1699114 3. Alder B.J., Wainwright T.E. Phase Transition for a Hard Sphere System. J. Chem. Phys. 1957. 27(5): 1208—1209. https://doi.org/10.1063/1.1743957 4. Frenkel D., Smit B. Understanding molecular simulation: from algorithms to applications. San Diego: Academic press, 1996. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-267351-1.X5000-7 5. Car R., Parrinello M. Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory. Phys. Rev. Lett. 1985. 55(22): 2471—2474. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.55.2471 6. Payne M.C., Teter M.P., Allan D.C., Arias T.A., Joannopoulos J.D. Iterative minimization techniques for ab initio total-energy calculations: molecular dynamics and conjugate gradients. Rev. Mod. Phys. 1992. 64(4): 1045. https:// doi.org/10.1103/RevModPhys.64.1045 7. Bryk T., Pierleoni C., Ruocco G., Seitsonen A.P. Characterization of molecular-atomic transformation in fluid hydro- gen under pressure via long-wavelength asymptote of charge density fluctuations. Journal of Molecular Liquids. 2020. 312(65702): 113274. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2020.113274 8. Bryk T., Mryglod I. Concentration fluctuations and boson peak in a binary metallic glass: A generalized collective modes study. Phys. Rev. B. 2010. 82(17): 174205. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.82.174205 9. Belonoshko A.B., Lukinov T., Fu J., Zhao J., Davis S., Simak S.I. Stabilization of body-centred cubic iron under inner- core conditions. Nature Geoscience. 2017. 10(4): 312—316. https://doi.org/10.1038/ngeo2892 який є складовою УНГ, та комп’ютерний клас із прямим доступом до розрахункового класте- ра, що активно використовується для навчан- ня основам паралельного програмування та методам атомістичного комп’ютерного моде- лювання. Перспективи атомістичного комп’ютерного моделювання пов’язані насамперед з розви- тком нового підходу машинного навчання [14, 15], який використовує зв’язки типу нейрон- ної мережі для багаторівневого та багатопара- метричного опису процесів. Недоліком реаліс- тичних ефективних міжатомних взаємодій у класичній молекулярній динаміці є відсутність можливості їх застосування в широкому діапа- зоні густин/тисків, оскільки вони мають бути спочатку отримані для якоїсь певної густини системи з перших принципів. Першопринцип- не моделювання в свою чергу має сильне об- меження на розмір системи і число частинок, однак його можна застосувати в довільному термодинамічному стані. Власне, підхід машинного навчання до- зволяє подолати дилему між переносимістю ефективних потенціалів взаємодії та обмежен- ням на розмір системи. Метод ґрунтується на використанні моделей нейронних сіток для представлення поверхні потенціальної енер- гії. Якщо модель нейронної сітки навчити на великій кількості атомістичних конфігурацій для опису поверхні потенціальної енергії, по- дальші розрахунки нейронна сітка може ви- конувати з високою точністю. Отже, навчаючи нейронну сітку на конфігураціях, отриманих за допомогою першопринципного моделюван- ня з малою кількістю частинок, можна досягти того, що нейронна сітка добре відтворюватиме одночастинкові енергії. На другому етапі вже можна виконувати моделювання з мільйонами частинок, використовуючи лише навчену не- йронну сітку, яка забезпечуватиме точність мо- делювання, порівнянну з першопринципним моделюванням. В Інституті фізики конденсо- ваних систем уже почали застосовувати метод машинного навчання в задачах молекулярного докінгу для моделювання макромолекулярних систем та для встановлення динамічних влас- тивостей складних розплавів. 36 ISSN 1027-3239. Visn. Nac. Acad. Nauk Ukr. 2023. (7) З КАФЕДРИ ПРЕЗИДІЇ НАН УКРАЇНИ 10. Belonoshko A.B., Fu J., Bryk T., Simak S.I., Mattesini M. Low viscosity of the Earth’s inner core. Nat. Commun. 2019. 10(1): 2483. https://doi.org/10.1038/s41467-019-10346-2 11. Smith E.J., Bryk T., Haymet A.D.J. Free energy of solvation of simple ions: Molecular dynamics study of solvation of Cl and Na+ in the ice/water interface. J. Chem. Phys. 2005. 123(3): 034706. https://doi.org/10.1063/1.1953578 12. Smith E.J., Bryk T., Haymet A.D.J. Reply to “Comment on ‘Molecular dynamics study of solvation of Cl and Na+ in the ice/water interface’. J. Chem. Phys. 2007. 126(23): 237102. https://doi.org/10.1063/1.2738062 13. Workman E.J., Reynolds S.E. Electrical Phenomena Occurring during the Freezing of Dilute Aqueous Solutions and Their Possible Relationship to Thunderstorm Electricity. Phys. Rev. 1950. 78(3): 254. https://doi.org/10.1103/ PhysRev.78.254 14. Behler J., Parrinello M. Generalized Neural-Network Representation of High-Dimensional Potential-Energy Sur- faces. Phys. Rev. Lett. 2007. 98(14): 146401. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.146401 15. Rupp M., Tkatchenko A., Müller K.-R., von Lilienfeld O.A. Fast and Accurate Modeling of Molecular Atomiza- tion Energies with Machine Learning. Phys. Rev. Lett. 2012. 108(5): 058301. https://doi.org/10.1103/PhysRev- Lett.108.058301 Taras M. Bryk Institute for Condensed Matter Physics of the National Academy of Sciences of Ukraine, Lviv, Ukraine ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4360-0634 COMPUTER SIMULATIONS OF PHYSICAL PHENOMENA AND PROCESSES IN CONDENSED MATTER: CURRENT STATE AND PERSPECTIVES According to the materials of scientific report at the meeting of the Presidium of NAS of Ukraine, April 19, 2023 The report presents the current state and perspectives of atomistic computer simulations of physical-chemical processes. The main focus is on results, obtained at the Institute for Condensed Matter Physics of NASU by making use of original algorithms, methods of classical and ab initio molecular dynamics with explicit account for electronic subsystem. The perspectives of atomistic computer simulations are connected with the new “machine learning” approach, which allows to simulate huge systems of atomic particles with ab initio precision. Applications of atomistic computer simulations cover a wide range of physical phenomena, chemical reactions and biophysical processes, that allows to estimate their microscopic mechanisms on atomic level. Cite this article: Bryk T.M. Computer simulations of physical phenomena and processes in condensed matter: current state and perspectives. Visn. Nac. Akad. Nauk Ukr. 2023. (7): 29—36. https://doi.org/10.15407/visn2023.07.029

Схожі ресурси