На позицию по исследованию я подавался по программе «Visitors», когда приглашают аспирантов для проведения исследований и обмена опытом. Центр включает в себя шесть основных исследовательских групп: Electronic Structure (RT1), Multiscale Modelling (RT2), Spectroscopic Processes (RT3), Extreme Environments (RT4), Chemical Transformations (RT5), Multiphase Systems (RT6). Наставником группы был профессор Дэвид, публикациями которого я интересовался давно и тестировал его теории в работе. Сотрудничество с таким ученым интересно и значимо для меня.

Я подал заявку с резюме в центр. Через 3 дня со мной связался Дэвид. Во время разговора я предложил тему для исследования. Сначала работа и эксперименты проводились удаленно из-за пандемии. А в апреле я прилетел в Норвегию и очно продолжил работу вместе с командой, с которой изучал применение машинного обучения в квантовой химии.

Существует метод расчёта электронного строения и свойств веществ — теория функционала плотности (англ. density functional theory, DFT). Этот метод моделирует молекулу, материал и их свойства: скорость химической реакции, стабильность, плотность, электрическая проводимость и другие. Проблема в том, что этот метод вычислительно затратный. Например, на расчет молекул уходит часы, а для крупных частиц – сутки.

Технология сэкономит деньги и ресурсы, упростит и ускорит деятельность компаний, например, экологических или фармацевтических. С помощью квантовой химии ученые сначала смоделируют химический процесс, узнают параметры для эффективной реакции, например, давление или температуру, а после этого приступят к ручной работе.

В центре я занимался исследованием реальных химических связей, которые существуют в природе. На эту тему мы написали статью о методе Natural Quantum Graphs, которую опубликовали на портале Chem Archive. Метод рассчитывает структуру и связи молекул точнее. Это дешевый способ получения свойств молекулы за секунды. В будущем данные, полученные с помощью Natural Quantum Graphs, можно использовать для машинного обучения.

Исследования ученых напоминают соревнования. Если ты предложил метод, который превосходит предыдущий на 10%, то это публикуется. Дальше другие исследователи используют материал для своих целей. Гонка продолжается.

Мы не останавливаемся на этом. Сотрудничество с коллегами из Норвегии в вопросах моделирования, написания кодов и поиска данных продолжается. В дальнейших планах –опубликовать еще одну статью, перейти к генеративным моделям, а также развивать тему глубокого обучения для поиска катализаторов и попробовать метод Natural Quantum Graphs для скрининга химических реакций.

В перерывах между работой я путешествовал по стране. Посмотрел центральную, западную части Норвегии, съездил на фьорды – природное явление, в котором морские заливы врезаются в горы. Там обитают морские животные, а иногда даже заплывают киты.

Сами норвежцы – жизнерадостный и дружелюбный народ. Предпочитают частные дома многоэтажкам, пьют фильтр-кофе, любят готовить барбекю во дворе и часто едят замороженную пиццу. Приезжие удивляются такому выбору блюда, а для местных жителей это повседневная еда.

В будущем я хочу поехать в Университет Торонто в Канаде. Там находится крупнейший исследовательский центр, где работают лидирующие эксперты в области применения искусственного интеллекта и машинного обучения в химии. Здорово, что существует возможность сотрудничества с зарубежными коллегами. Это позволит открыть новые горизонты в области квантовой химии.»