Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.
В ходе обсуждения докладов и дискуссии в кулуарах были выделены наиболее перспективные направления исследований: моделирование силовых полей и прогнозирование развития и взаимодействия живых клеток, что позволит существенно облегчить экспериментальную работу.
— Каковы были главные цели конференции в этом году?
Генри Норман: Эта конференция должна была понравиться покойному Ричарду Фейнману, одному из знаменитых американских физиков, родившемуся в США и вошедшему по ряду рейтингов в десятку ведущих физиков ХХ века. Он читал в Калифорнийском технологическом институте курс общей физики, на основе которого впоследствии издали шеститомник. Первый том был посвящен механике, теплоте и молекулярной физике. И там есть его слова о том, что если бы ему задали вопрос, что все знания в силу катастрофы на Земле исчезли, но дается возможность сохранить одно утверждение, которое считалось бы наиболее важным в науке, он бы ответил, что это атомная теория. В эту короткую фразу включен колоссальный объем информации. Все вещества состоят из атомов и молекул, которые притягиваются, а на близких расстояниях отталкиваются. Хотя сама идея атомов как неделимых частиц восходит к древнегреческому философу Демокриту, атомная теория к тому моменту уже опиралась на достижения квантовой механики и экспериментальной физики.
Что произошло за прошедшие 60 лет? Во-первых, стремительно росла вычислительная техника, находившаяся в тот момент в зачаточном состоянии. Развились и квантовые методы расчета того, как атомы отталкиваются на малых расстояниях, причем эти расчеты отталкивания скорее достижения последних 25–30 лет.
За последние 30 лет благодаря компьютерам и прогрессу квантовой механики исследователи научились считать силы притяжения и отталкивания, и гипотеза Фейнмана поддается проверке, как атомы взаимодействуют, притягиваются, и есть компьютеры, позволяющие рассчитывать взаимодействие большого числа частиц.
Когда этим начали заниматься на рубеже 1960–70-х годов, мы рассчитывали несколько сотен частиц, а сейчас в отдельных проектах — уже миллиарды и даже триллионы частиц. Это и есть расчет межмолекулярной динамики — важнейший предмет, которому и была посвящена эта конференция.
— Почему вы решили провести конференцию в Пушкине?
Генри Норман: Сначала мы развивали наши идеи на симпозиумах по фундаментальным основам атомистического моделирования, проводившихся c 2003 по 2022 год в Абхазии. В прошлом году по инициативе коллег конференция была возобновлена в Новосибирске с новым названием и более широким кругом участников, а в этом году мы провели вторую конференцию в Пушкине, знаменитом Царском Селе.
Григорий Смирнов: Это Кочубей-центр НИУ ВШЭ, который перешел к Вышке в 2012 году. Наличие аудиторий и гостиничного комплекса в одном здании позволило собрать большое число участников и способствовало плодотворной научной работе.
— Чем нынешняя конференция отличалась от других?
Генри Норман: На большинстве конференций, в том числе зарубежных, действует жесткий регламент: 20 минут на доклад и 3 минуты на вопросы, а у нас время на содержательные вопросы не лимитировалось, главное — не выбиться серьезно из общего регламента. Можно было балансировать время между разными докладами (их было в общей сложности около 60), что позволяло продолжать интересные дискуссии. Большое количество вопросов и ответов во время доклада — это здорово. Продолжить детально обсуждать заинтересовавшие ученых проблемы можно было в кулуарах, что понравилось всем участникам.
Григорий Смирнов: У нас не было параллельных секций, желающие могли слушать все доклады, не перебегая из одной аудитории в другую. Это позволяет расширять кругозор молодых исследователей, обмениваться методами разных направлений.
— Какие основные темы обсуждались на недавно завершившейся конференции «Молекулярная динамика»?
Григорий Смирнов: Как следует из названия, объединяющим фактором конференции является метод исследования, а не предметная область. Поэтому и список обсуждавшихся тем довольно широк. Можно выделить физику мягкой материи, под которой понимаются исследования жидкостей, полимеров, белков и других биомолекул, затем физику металлов и то, что называется «науки о материалах», к ним относятся исследования твердых тел и стекол. Я бы также выделил материалы в экстремальных условиях, это очень важная секция, та сфера, где экспериментальная проверка сложна, а расчеты позволяют дополнить объем знаний о таких состояниях вещества.
Генри Норман: Конкретные примеры — это свойства ядра Земли с высоким давлением и сверхвысокими температурами. По разным моделям, состояние его различается. Ясно только, что там твердое ядро, окруженное жидкой оболочкой. В общем, мы живем на объекте, который плохо знаем.
Григорий Смирнов: Помимо экстремальных состояний, следует назвать более повседневные проблемы, например различные биологические задачи. Это сфера, активно развивающаяся за счет развития вычислительных мощностей. Сейчас расчет отдельных свойств биомолекул возможен даже на персональном компьютере, этим пользуются многие фармацевтические компании как одним из инструментов для разработки лекарств.
Генри Норман: Это магистральное будущее молекулярной динамики, мы тоже состоим из молекул, и вопрос, чем люди отличаются от камня или, например, от клавиатуры, на которой мы сейчас записываем эту беседу. Физики давно дискутируют, отличаемся или нет. Я убежден, что мы, конечно, отличаемся. Чем именно — вопрос исследования, пока в общепринятой литературе четких доказательств нет, кроме движущихся молекул и атомов. Но по законам диалектики увеличение числа движущихся атомов и молекул и усложнение их организации приводит к новому качеству.
Это тематика наших будущих конференций.
Григорий Смирнов: Я бы еще назвал тему новых методик обработки данных и моделирования, анализа всех процессов. Этому тоже было посвящено много докладов. Компьютер и его быстродействие важны, но нужны и методы. Машинное обучение, нейросети — эти методы используются и для анализа данных, и для расчета сил, о которых говорил Фейнман. Все эти методы были широко представлены.
— Это была традиционная конференция или она была организована в гибридном формате?
Григорий Смирнов: Конференция проводилась в очном формате, в ней участвовали 102 человека, в основном из России, из иностранцев был профессор Нанкинского университета Ванг Кай, аспирант из Гватемалы и сотрудник НИУ ВШЭ, одновременно работающий в одном из китайских университетов.
Генри Норман: Я бы добавил, что Нанкинский университет входит в топ-10 китайских университетов, у нас налажено сотрудничеством с ним, и на следующую конференцию, надеюсь, они делегируют больше участников.
— Какие тенденции в развитии молекулярной динамики наиболее заметны сегодня?
Григорий Смирнов: В этом году молекулярной динамике исполнится 70 лет, в августе 1956 года ученые из Ливерморской лаборатории (США) представили на конференции в Брюсселе доклад «Молекулярная динамика на электронных компьютерах». За прошедшие годы произошел стремительный рост вычислительных мощностей, и благодаря этому методы молекулярной динамики быстро развивались. Можно предположить, что системы, которые мы сможем рассчитывать, усложнятся. Если в начале считали простейшие атомные системы, где бралось модельное вещество и пытались делать прогнозы, интерпретировать их для реальных систем, то теперь мы можем рассчитывать все более сложные системы, включающие много подсистем, где встречаются белки, части живых клеток, другие сложные органические системы. Если говорить о металлах, это крупные структурные единицы. Наконец, увеличение точности позволило усложнить силовые поля между частицами, и развитие идет в сторону того, что мы считаем все более сложные явления, увеличивается возможность и точность прогнозирования реальных эффектов.
Сейчас молекулярная динамика рассматривается как инструмент для количественных прогнозов в разных областях, например в биологии, где люди активно используют эти методы для разработки лекарств новых поколений, систем доставки лекарств, для понимания, как лекарство действует на атомном и молекулярном уровнях, как оно работает с белками. Это позволяет считать ее одним из основных инструментов прикладных исследований в ближайшие десятилетия.
— В каких областях результаты исследований молекулярной динамики находят наибольшее применение?
Григорий Смирнов: В биологии и медицине, разработке новых лекарств, в классической науке о материалах, где формируется понимание процессов на атомном уровне и выстраивание многомасштабных моделей для улучшения понимания того, как мы можем создавать новые сплавы и материалы для космической промышленности и для повседневного применения. Молекулярная динамика также может использоваться в решении задач описания вещества в экстремальном состоянии, например в ядре Земли, задач, связанных с поведением астрофизических объектов, и, наконец, для лучшего понимания устройства Вселенной.
— Какие вызовы сегодня стоят перед исследователями в этой области?
Григорий Смирнов: Это в первую очередь усложнение исследуемых систем, в том числе обработка всего получаемого массива данных. Мало поставить задачу и посчитать, важно эти данные обработать, вытащить полезную информацию, осмыслить ее и создать на этой базе новую теорию. Одновременное чрезмерное доверие к таким методам, вероятно, создает некоторые риски, связанные с тем, что исследователь начинает лениться, начинает доверять искусственному интеллекту, когда он выдает результаты, похожие на научные, но при детальном анализе оказывается, что это выдумка.
Вопрос в воспроизводимости, достоверности и недостоверности результатов. Метод молекулярной динамики основан на допущениях, связанных с выбором силовых полей. Ошибка с их выбором может привести к получению некорректных результатов, причем ошибка может не сразу быть замечена.
Параллельная проблема и вызов — развитие ИИ и машинного обучения. С одной стороны, это может облегчить работу, поскольку молекулярная динамика неразрывно связана с развитием суперкомпьютеров и вычислениями на них. Чем более мощные компьютеры доступны, чем точнее мы можем считать и больше веществ можем исследовать и моделировать.
Это будет развиваться, но мощность современных компьютеров приближается к своему пределу. Закон Мура, который предсказывал удвоение мощностей каждые 1,5–2 года, прекратил свое действие. Фактически мы приблизились к пределу за счет роста транзисторов, и дальнейший рост будет связан с оптимизацией ПО и, вероятно, с появлением компьютеров, основанных на других принципах. Сейчас активно дискутируется, насколько квантовые компьютеры могут повлиять на расчеты в нашей области и насколько мощные квантовые компьютеры можно создать, причем перспективы неочевидны.
— Нельзя ли спроектировать компьютер, предназначенный для вычислений именно в сфере молекулярной динамики?
Григорий Смирнов: Создание специализированных компьютеров, например для криптовалют и для майнинга, подготовка платформ, приспособленных для решения одной задачи, — такое направление есть. Есть отдельные примеры создания компьютеров для молекулярной динамики. Это сложно и дорого, однако это позволяет создать вычислительную платформу для наиболее эффективного решения конкретной задачи, что расширяет возможности для исследования отдельных систем.
Сложно сказать, насколько это будет востребовано и перспективно на определенном рубеже, но это развивается тоже.
— Какие направления исследований, по вашему мнению, будут наиболее перспективными в ближайшие 5–10 лет?
Григорий Смирнов: Мы все более активно используем методы машинного обучения в молекулярной динамике. Фактически можно выделить применение машинного обучения для анализа данных для структурирования и поиска информации, а другая область — создание новых потенциалов воздействия силовых полей. Например, если создаем новую систему, нам надо знать, как взаимодействуют атомы. Использование машинного обучения позволяет достаточно точно описывать силовые поля, что позволяет упростить моделирование системы с сохранением точности. Создание универсальных силовых полей позволяет говорить, что мы в ближайшие 5–10 лет сможем описывать всю таблицу Менделеева в рамках одного силового поля, что несколько десятков лет назад казалось фантастикой.
Отдельное направление — моделирование живых систем, то есть взаимодействие белков и элементов клетки между собой. Фактически речь идет о возможности моделировать отдельные процессы в клетке или, например, в вирусе. Отдельные работы в этом направлении ведутся, но скорее как демонстрация возможностей, поскольку эти объекты с точки зрения молекулярной динамики очень большие. Но моделирование сложных объектов выглядит очень перспективным в ближайшие 10 лет.