Предсказатели материалов
НАУКА / #7_2025
Текст: Роман ЖОЛУДЬ / Фото: Midjourney, Химико-технологический кластер «Росатома», Центр НТИ «Цифровое материаловедение», USPEX, China Morning Post, Страна Росатом
Для того чтобы получить новые композиты, термопласты, наноматериалы и двумерные кристаллы, ученые сначала проектируют их состав и структуру на компьютерах. На них же создаются модели, показывающие, как эти материалы будут вести себя в разных условиях. Всем этим занимается новая дисциплина — цифровое материаловедение.
В 2025 году специалисты Научного дивизиона «Росатома» рассказали о своей новой разработке — углеволокне для космической отрасли. Материал состоит из тонких волокон с низким удельным весом, имеет высокую теплопроводность и близкий к нулю коэффициент термического расширения. Благодаря этим свойствам он может использоваться при создании изделий для космической отрасли: орбитальных конструкций размером до 200 метров и других деталей, нечувствительных к большим перепадам температуры, например, рефлекторов спутниковых систем, элементов корпусов и установок теплоотвода. Новый материал не имеет аналогов в России и производится из продуктов переработки нефти и коксования каменного угля.
Этот и другие материалы с уникальными свойствами сейчас разрабатывают чаще всего не в экспериментальных лабораториях, а в вычислительных системах с помощью уравнений, моделей, цифровых баз данных и искусственного интеллекта. Как же это происходит?
Этот и другие материалы с уникальными свойствами сейчас разрабатывают чаще всего не в экспериментальных лабораториях, а в вычислительных системах с помощью уравнений, моделей, цифровых баз данных и искусственного интеллекта. Как же это происходит?
Как материалы стали цифровыми
Цифровое материаловедение зародилось благодаря двум важным научным событиям ХХ века. Первый — появление квантовой механики. Именно она позволила описать электронную структуру молекул и твердых тел, что дало основу для расчета механических, оптических и теплофизических свойств материалов. Среди советских ученых, внесших значительный вклад в становление квантовой механики и квантовой теории поля, был академик Владимир Фок, предложивший ряд ключевых понятий и методов, носящих его имя. В 1920‑х годах стала развиваться и квантовая химия — направление, изучающее строение и свойства химических соединений на основе квантовой механики.
В 1963 году советский ученый Леонард Оганесян создал современный вариант метода конечных элементов — способа решения инженерных задач, при котором объект разбивают на элементы, что позволяет решать сложные уравнения через систему простых. С его помощью, например, стали рассчитывать прочность материалов при разрушении и нагрузках.
«С помощью методов квантовой химии можно рассчитать и спрогнозировать свойства материалов, а метод конечных элементов позволяет узнать эти характеристики уже для сплошной среды, то есть на уровне готовой детали», — поясняет доктор химических наук, директор Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н. Э. Баумана Евгений Александров. — Можно понять, как изделие будет изменяться, например, при нагревании, какие свойства материала будут влиять на его эксплуатацию или переработку".
Однако цифровое материаловедение стало развиваться не сразу: вычисления на квантовом уровне оказались слишком сложными. «Это была по-своему драматичная история, — говорит доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией „Цифровое материаловедение“ МИСИС Павел Сорокин. — С одной стороны, ученые имели, по сути, совершенный метод получения фактически любой информации о свойствах как молекул, так и кристаллических твердых тел; с другой, — они не могли его применять в полной мере». Такая ситуация сохранялась примерно до 1980‑х годов, когда ученые получили достаточные вычислительные мощности. Полноценно же цифровое материаловедение стало развиваться в начале нашего века, с появлением суперкомпьютеров.
Сейчас это направление решает сразу несколько задач при разработке и изучении свойств материалов. Прежде всего, это проектирование, или дизайн. Ученые могут спрогнозировать новый материал с особыми свойствами, полезными для промышленности. Кроме того, можно смоделировать свойства материала на разных этапах: при синтезе, производстве из него готовой продукции, во время эксплуатации, под воздействием внешней среды и определенных нагрузок, при переработке и т. п.
Цифровое материаловедение зародилось благодаря двум важным научным событиям ХХ века. Первый — появление квантовой механики. Именно она позволила описать электронную структуру молекул и твердых тел, что дало основу для расчета механических, оптических и теплофизических свойств материалов. Среди советских ученых, внесших значительный вклад в становление квантовой механики и квантовой теории поля, был академик Владимир Фок, предложивший ряд ключевых понятий и методов, носящих его имя. В 1920‑х годах стала развиваться и квантовая химия — направление, изучающее строение и свойства химических соединений на основе квантовой механики.
В 1963 году советский ученый Леонард Оганесян создал современный вариант метода конечных элементов — способа решения инженерных задач, при котором объект разбивают на элементы, что позволяет решать сложные уравнения через систему простых. С его помощью, например, стали рассчитывать прочность материалов при разрушении и нагрузках.
«С помощью методов квантовой химии можно рассчитать и спрогнозировать свойства материалов, а метод конечных элементов позволяет узнать эти характеристики уже для сплошной среды, то есть на уровне готовой детали», — поясняет доктор химических наук, директор Центра НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н. Э. Баумана Евгений Александров. — Можно понять, как изделие будет изменяться, например, при нагревании, какие свойства материала будут влиять на его эксплуатацию или переработку".
Однако цифровое материаловедение стало развиваться не сразу: вычисления на квантовом уровне оказались слишком сложными. «Это была по-своему драматичная история, — говорит доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией „Цифровое материаловедение“ МИСИС Павел Сорокин. — С одной стороны, ученые имели, по сути, совершенный метод получения фактически любой информации о свойствах как молекул, так и кристаллических твердых тел; с другой, — они не могли его применять в полной мере». Такая ситуация сохранялась примерно до 1980‑х годов, когда ученые получили достаточные вычислительные мощности. Полноценно же цифровое материаловедение стало развиваться в начале нашего века, с появлением суперкомпьютеров.
Сейчас это направление решает сразу несколько задач при разработке и изучении свойств материалов. Прежде всего, это проектирование, или дизайн. Ученые могут спрогнозировать новый материал с особыми свойствами, полезными для промышленности. Кроме того, можно смоделировать свойства материала на разных этапах: при синтезе, производстве из него готовой продукции, во время эксплуатации, под воздействием внешней среды и определенных нагрузок, при переработке и т. п.
Проектирование структуры новых материалов
«При составлении новых рецептов химики и материаловеды в основном руководствуются эмпирическими правилами, выявленными путем анализа строения, свойств и условий получения материалов, — объясняет Е. Александров. — Это долгий и кропотливый труд по перебору различных вариаций, который сейчас стал заметно проще благодаря использованию суперкомпьютеров».
Исследователи могут, к примеру, заменить одни атомы на другие в кристаллической структуре материала и получить новые свойства. Правда, основываясь на эмпирических правилах, не всегда можно предсказать, будет ли новый материал обладать стабильностью и каким окажется его модуль упругости. Но эти свойства можно смоделировать на уровне кристаллической решетки с помощью квантово-химических компьютерных программ.
«Другой пример — на уровне изделия, — продолжает Е. Александров. — Мы недавно разработали покрытие, скрывающее объект от тепловизоров в ночное время. Такой эффект дает низкая теплопроводность. Мы знаем, что она характерна для структур с низкой плотностью, поэтому искали в качестве основы такой материал. Однако низкая плотность приводит к потере прочности. Чтобы сохранить прочность и одновременно уменьшить теплопроводность, можно добавить стеклянные шарики микрометровых размеров. Стекло обладает высокой прочностью, поэтому у материала не так сильно падают механические свойства. То есть, зная определенные характеристики компонентов, мы можем предугадать, каким свойствами будут обладать итоговые композиты».
Так же были созданы суперконструкционные термопласты — высокопрочные пластики, имеющие необычную для материалов этого типа термостойкость. Ученые знали, что полимеры с гибкими молекулами имеют низкую температуру размягчения, а с жесткими — высокую; это позволило сделать правильный выбор для получения нужного результата. Точный прогноз температуры размягчения (стеклования) был осуществлен с использованием методов машинного обучения и молекулярной динамики.
Использование цифрового проектирования и моделирования материалов положительно влияет на их внедрение в производственный процесс: заметно уменьшаются сроки разработки, снижаются риски ошибок, затраты на эксперименты и испытания, так как многие процессы можно смоделировать на компьютере. Наконец, появилась возможность эффективно прогнозировать свойства и поведение материалов со сложной структурой, изменять их состав для улучшения характеристик. Кроме того, использование цифровых технологий позволяет оптимизировать весь процесс, от постановки задачи и синтеза материалов до производства готовых конструкций. Цифровое материаловедение уже изменило, например, атомную энергетику, судостроение и медицину, снабдив отрасли композитами, термопластами и другими инновационными материалами.
Исследователи могут, к примеру, заменить одни атомы на другие в кристаллической структуре материала и получить новые свойства. Правда, основываясь на эмпирических правилах, не всегда можно предсказать, будет ли новый материал обладать стабильностью и каким окажется его модуль упругости. Но эти свойства можно смоделировать на уровне кристаллической решетки с помощью квантово-химических компьютерных программ.
«Другой пример — на уровне изделия, — продолжает Е. Александров. — Мы недавно разработали покрытие, скрывающее объект от тепловизоров в ночное время. Такой эффект дает низкая теплопроводность. Мы знаем, что она характерна для структур с низкой плотностью, поэтому искали в качестве основы такой материал. Однако низкая плотность приводит к потере прочности. Чтобы сохранить прочность и одновременно уменьшить теплопроводность, можно добавить стеклянные шарики микрометровых размеров. Стекло обладает высокой прочностью, поэтому у материала не так сильно падают механические свойства. То есть, зная определенные характеристики компонентов, мы можем предугадать, каким свойствами будут обладать итоговые композиты».
Так же были созданы суперконструкционные термопласты — высокопрочные пластики, имеющие необычную для материалов этого типа термостойкость. Ученые знали, что полимеры с гибкими молекулами имеют низкую температуру размягчения, а с жесткими — высокую; это позволило сделать правильный выбор для получения нужного результата. Точный прогноз температуры размягчения (стеклования) был осуществлен с использованием методов машинного обучения и молекулярной динамики.
Использование цифрового проектирования и моделирования материалов положительно влияет на их внедрение в производственный процесс: заметно уменьшаются сроки разработки, снижаются риски ошибок, затраты на эксперименты и испытания, так как многие процессы можно смоделировать на компьютере. Наконец, появилась возможность эффективно прогнозировать свойства и поведение материалов со сложной структурой, изменять их состав для улучшения характеристик. Кроме того, использование цифровых технологий позволяет оптимизировать весь процесс, от постановки задачи и синтеза материалов до производства готовых конструкций. Цифровое материаловедение уже изменило, например, атомную энергетику, судостроение и медицину, снабдив отрасли композитами, термопластами и другими инновационными материалами.
Новый гидрогель для биосенсоров. Центр НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана
От искусственного интеллекта — к квантовым компьютерам
Сегодня специалисты выделяют несколько важных трендов, которые будут в ближайшее время определять развитие цифрового материаловедения. По оценкам экспертов Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ, это, в первую очередь, использование при вычислениях искусственного интеллекта и машинного обучения. С помощью алгоритмов нейросетей исследователи смогут быстрее разрабатывать материалы с заданными свойствами и изучать характеристики существующих: плотность, теплопроводность, коррозионную стойкость и т. п. Кроме того, ИИ способен при моделировании материалов обнаруживать неопределенности, которые могут привести к неудачным вариантам и ошибкам.
«Сейчас нейросети применяются на всех этапах, — рассказывает П. Сорокин. — При анализе данных моделирования, построении модели, оптимизации состава. Они позволяют выявлять скрытые закономерности, помогают подбирать структуры под заданные свойства».
«С накоплением больших данных о материалах стало возможным использовать методы машинного обучения, — поясняет Е. Александров. — По определенному алгоритму подбирается уравнение, связывающее структуру материала с его свойствами. Это дает возможность автоматизировать поиск эмпирических правил для прогнозирования свойств материала. Главное преимущество здесь — скорость: на прогнозирование свойств материала у модели машинного обучения уходят доли секунды. При этом можно предсказывать ошибки. Если о чем-то у вас мало данных или где-то высока неопределенность, модель предупредит, что этому прогнозу следует доверять в меньшей степени, чем другому».
Инструменты ИИ в цифровом моделировании уже активно внедряют мировые и отечественные производители специализированного ПО. В Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана, к примеру, разработали и опубликовали бесплатное приложение PolymerAI, способное прогнозировать по заданной формуле 10 свойств полимеров: температуру плавления, стеклования, модуль упругости и др. Данные можно получить как о существующих материалах, так и об еще не синтезированных. Создатели приложения признают: оно пока не отличается высокой точностью, но утверждают, что она будет расти по мере накопления данных.
Материаловеды возлагают большие надежды на развитие квантовых компьютеров, которые должны открыть новые горизонты в проектировании и моделировании материалов.
Еще одна сфера, формирующая современное материаловедение, — нанотехнологии. Уже сегодня с их помощью усовершенствованы электрические, оптические и механические характеристики многих материалов. Нанотрубки, нановолокна, квантовые точки и т. п. обладают повышенной прочностью, легкостью и высокой химической активностью. Эти свойства делают их привлекательными для энергетики, медицины и электроники. Кроме того, на наноуровне можно гораздо точнее предсказывать свойства материалов. По данным аналитиков Data Bridge Market Research, мировой рынок нанотехнологий в 2024 году составил $ 14,56 млрд, и ожидается, что к 2032 году он увеличится до $ 227,54 млрд.
Эксперты также отмечают появившуюся у предприятий потребность в интеграции различных решений на единой платформе. Производители вынуждены использовать ПО разных разработчиков, зачастую несовместимые. Появление объединяющих платформ дало бы возможность производителям более эффективно использовать разнообразные решения, а создателям софта — быстрее развиваться. Такая платформа для свободных и авторских ПО и баз данных создается в Центре НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Однако, как утверждают аналитики ИЦ «Технет», создание такой платформы для проприетарных ПО и баз данных в ближайшем будущем невозможно. Разработчики П О, как правило, выступают категорически против обмена данными, являющимися коммерческой собственностью. Кроме того, информация о ряде материалов не представлена в открытом доступе. Скорее всего, развитие получат корпоративные комплексные решения, которые будут распространяться на платной основе.
Отдельной актуальной технологией стало использование цифрового двойника материала. Этот подход предложили исследователи Рейнско-Вестфальского технического университета. Согласно их концепции, цифровой двойник учитывает свойства материала на разных уровнях, результаты компьютерного моделирования его поведения при внешних воздействиях и нагрузках, сведения о технологии изготовления и др. Использование цифровых двойников особенно эффективно при создании материалов со сложной структурой, в первую очередь композитов. Цифровой двойник также может применяться на стадии разработки материала, в процессе его эксплуатации, помогая оценивать и контролировать его промышленные свойства. На технологии многуровневого цифрового двойника материала основана Цифровая платформа Центра НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Сегодня специалисты выделяют несколько важных трендов, которые будут в ближайшее время определять развитие цифрового материаловедения. По оценкам экспертов Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ, это, в первую очередь, использование при вычислениях искусственного интеллекта и машинного обучения. С помощью алгоритмов нейросетей исследователи смогут быстрее разрабатывать материалы с заданными свойствами и изучать характеристики существующих: плотность, теплопроводность, коррозионную стойкость и т. п. Кроме того, ИИ способен при моделировании материалов обнаруживать неопределенности, которые могут привести к неудачным вариантам и ошибкам.
«Сейчас нейросети применяются на всех этапах, — рассказывает П. Сорокин. — При анализе данных моделирования, построении модели, оптимизации состава. Они позволяют выявлять скрытые закономерности, помогают подбирать структуры под заданные свойства».
«С накоплением больших данных о материалах стало возможным использовать методы машинного обучения, — поясняет Е. Александров. — По определенному алгоритму подбирается уравнение, связывающее структуру материала с его свойствами. Это дает возможность автоматизировать поиск эмпирических правил для прогнозирования свойств материала. Главное преимущество здесь — скорость: на прогнозирование свойств материала у модели машинного обучения уходят доли секунды. При этом можно предсказывать ошибки. Если о чем-то у вас мало данных или где-то высока неопределенность, модель предупредит, что этому прогнозу следует доверять в меньшей степени, чем другому».
Инструменты ИИ в цифровом моделировании уже активно внедряют мировые и отечественные производители специализированного ПО. В Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана, к примеру, разработали и опубликовали бесплатное приложение PolymerAI, способное прогнозировать по заданной формуле 10 свойств полимеров: температуру плавления, стеклования, модуль упругости и др. Данные можно получить как о существующих материалах, так и об еще не синтезированных. Создатели приложения признают: оно пока не отличается высокой точностью, но утверждают, что она будет расти по мере накопления данных.
Материаловеды возлагают большие надежды на развитие квантовых компьютеров, которые должны открыть новые горизонты в проектировании и моделировании материалов.
Еще одна сфера, формирующая современное материаловедение, — нанотехнологии. Уже сегодня с их помощью усовершенствованы электрические, оптические и механические характеристики многих материалов. Нанотрубки, нановолокна, квантовые точки и т. п. обладают повышенной прочностью, легкостью и высокой химической активностью. Эти свойства делают их привлекательными для энергетики, медицины и электроники. Кроме того, на наноуровне можно гораздо точнее предсказывать свойства материалов. По данным аналитиков Data Bridge Market Research, мировой рынок нанотехнологий в 2024 году составил $ 14,56 млрд, и ожидается, что к 2032 году он увеличится до $ 227,54 млрд.
Эксперты также отмечают появившуюся у предприятий потребность в интеграции различных решений на единой платформе. Производители вынуждены использовать ПО разных разработчиков, зачастую несовместимые. Появление объединяющих платформ дало бы возможность производителям более эффективно использовать разнообразные решения, а создателям софта — быстрее развиваться. Такая платформа для свободных и авторских ПО и баз данных создается в Центре НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Однако, как утверждают аналитики ИЦ «Технет», создание такой платформы для проприетарных ПО и баз данных в ближайшем будущем невозможно. Разработчики П О, как правило, выступают категорически против обмена данными, являющимися коммерческой собственностью. Кроме того, информация о ряде материалов не представлена в открытом доступе. Скорее всего, развитие получат корпоративные комплексные решения, которые будут распространяться на платной основе.
Отдельной актуальной технологией стало использование цифрового двойника материала. Этот подход предложили исследователи Рейнско-Вестфальского технического университета. Согласно их концепции, цифровой двойник учитывает свойства материала на разных уровнях, результаты компьютерного моделирования его поведения при внешних воздействиях и нагрузках, сведения о технологии изготовления и др. Использование цифровых двойников особенно эффективно при создании материалов со сложной структурой, в первую очередь композитов. Цифровой двойник также может применяться на стадии разработки материала, в процессе его эксплуатации, помогая оценивать и контролировать его промышленные свойства. На технологии многуровневого цифрового двойника материала основана Цифровая платформа Центра НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Цифровой двойник материала в соответствии с подходом авторов из Рейнско-Вестфальского технического университета Ахена
Еще один тренд — ориентация на экологически безопасные материалы. Сегодня производители под давлением законодательных ограничений ставят перед исследователями задачу учитывать возможности переработки или быстрого разложения материалов. Например, создаются композиты, содержащие натуральные волокна или производимые из переработанных отходов. Так, суперконструкционные термопласты, разрабатываемые в Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана, способны заменить реактопласты в препрегах, производимых ООО "Росатом Композитные технологии", что даст возможность вторичной переработки полимерных композиционных материалов.
Интерес к цифровому материаловедению задает быстрый темп развития рынка программного обеспечения для моделирования и проектирования материалов. На мировом уровне лидируют коммерческие продукты таких гигантов, как Siemens, Autodesk, Total Materia. По данным ИЦ «Технет», в 2022 году объем глобального рынка ПО моделирования и информатики материалов составлял $ 692,8 млн. Такой сравнительно невысокий показатель объясняется тем, что этот сегмент рынка возник недавно и предъявляет серьезные требования к наукоемкости и вычислительным возможностям. По прогнозам специалистов, к 2030 году он вырастет до $ 1190,43 млн.
В России крупные технические университеты реализуют собственные проекты. Так, в Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана разрабатывается платформа, объединяющая несколько инструментов цифрового материаловедения. Архитектура платформы позволит моделировать материалы на разных уровнях, от субатомного до макроуровня. Для ускорения расчетов в комплекс будут интегрированы инструменты ИИ. Как сообщают разработчики, коммерческая версия платформы будет представлена в 2026 году.
Разработка профессора РАН А. Р. Оганова — метод предсказания кристаллических структур USPEX — позволяет прогнозировать структуры материалов, в том числе наночастиц, полимеров, двумерных кристаллов, и эффективно работать с довольно сложными молекулами.
Проект «Росатома" — платформа для создания и управления данными о свойствах материалов ТМиК (Технологии, Материалы и Конструкции). В его рамках информация о материалах будет объединяться с данными о технологиях их производства. Появление такой базы особенно важно: для российских исследователей и производителей зарубежные базы данных в последние годы стали недоступны из-за санкционных ограничений.
В 2025 году ученые «Росатома» завершили формирование базы данных свойств аддитивных материалов, используемых в 3D-печати. Она содержит сведения о более чем 60 критически важных характеристиках сплавов, в том числе материалов, полученных из них традиционными и аддитивными технологиями, а также их металлопорошковых композиций. Изготовленные из этих материалов изделия применяются в авиации, космической и атомной отраслях. Эта база данных, как ожидается, ускорит время подбора материалов для создания сложных изделий в три-пять раз.
Интерес к цифровому материаловедению задает быстрый темп развития рынка программного обеспечения для моделирования и проектирования материалов. На мировом уровне лидируют коммерческие продукты таких гигантов, как Siemens, Autodesk, Total Materia. По данным ИЦ «Технет», в 2022 году объем глобального рынка ПО моделирования и информатики материалов составлял $ 692,8 млн. Такой сравнительно невысокий показатель объясняется тем, что этот сегмент рынка возник недавно и предъявляет серьезные требования к наукоемкости и вычислительным возможностям. По прогнозам специалистов, к 2030 году он вырастет до $ 1190,43 млн.
В России крупные технические университеты реализуют собственные проекты. Так, в Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана разрабатывается платформа, объединяющая несколько инструментов цифрового материаловедения. Архитектура платформы позволит моделировать материалы на разных уровнях, от субатомного до макроуровня. Для ускорения расчетов в комплекс будут интегрированы инструменты ИИ. Как сообщают разработчики, коммерческая версия платформы будет представлена в 2026 году.
Разработка профессора РАН А. Р. Оганова — метод предсказания кристаллических структур USPEX — позволяет прогнозировать структуры материалов, в том числе наночастиц, полимеров, двумерных кристаллов, и эффективно работать с довольно сложными молекулами.
Проект «Росатома" — платформа для создания и управления данными о свойствах материалов ТМиК (Технологии, Материалы и Конструкции). В его рамках информация о материалах будет объединяться с данными о технологиях их производства. Появление такой базы особенно важно: для российских исследователей и производителей зарубежные базы данных в последние годы стали недоступны из-за санкционных ограничений.
В 2025 году ученые «Росатома» завершили формирование базы данных свойств аддитивных материалов, используемых в 3D-печати. Она содержит сведения о более чем 60 критически важных характеристиках сплавов, в том числе материалов, полученных из них традиционными и аддитивными технологиями, а также их металлопорошковых композиций. Изготовленные из этих материалов изделия применяются в авиации, космической и атомной отраслях. Эта база данных, как ожидается, ускорит время подбора материалов для создания сложных изделий в три-пять раз.
Барьеры материальные и нематериальные
Эксперты ИЦ «Технет» в своем отчете перечисляют проблемы, тормозящие развитие цифрового материаловедения и его внедрение в производство. Одна из них — нехватка достоверных данных о свойствах материалов. «Мы можем предсказать появление потенциально интересных материалов, — объясняет П. Сорокин. — Но в реальных условиях их невозможно синтезировать или они могут оказаться нестабильными, например, будут легко окисляться. В этом смысле реальность не успевает за мыслью. Сейчас уже предсказаны тысячи двумерных материалов, но реально исследованы единицы».
Специалисты говорят и о других проблемах: разных форматах данных, отсутствии единых стандартов, слабой коммуникации между разработчиками ПО и клиентами. Все это затрудняет обработку данных, их хранение и использование.
Одна из серьезных проблем — высокие требования к вычислительным ресурсам, на практике превращающиеся в большие финансовые затраты на внедрение и использование технологий моделирования и проектирования материалов. К тому же использование специализированного ПО подразумевает наличие подготовленного персонала.
Российское материаловедение ощущает проблему вычислительных мощностей и в академических кругах. По словам П. Сорокина, отечественные возможности сегодня сильно уступают зарубежным. «Для успешного проведения научных исследований требуется значительное количество вычислительных ресурсов, — говорит он. — Если у вас они есть, можно быть не очень умными, но получить хорошие результаты простым перебором. В случае значительного превосходства наших соперников в плане производительности мы не сможем конкурировать с ними. Например, производительность китайского суперкомпьютера Sunway TaihuLight превосходит суммарную пиковую производительность всех российских машин, вместе взятых».
«Есть и экономическая сторона проблемы, — добавляет Е. Александров. — Мы должны синтезировать условно тысячу вариантов материала и выбрать среди них лучший. Если мы ошибемся и наши конкуренты создадут что-то более привлекательное, то все наши инвестиции окажутся напрасными».
Однако дело не только в синтезе «правильного» материала. Он должен пользоваться спросом на рынке. Сегодня у российских разработчиков есть предложения по тысячам пластиков и композитов, но у предприятий нет к ним интереса. «К примеру, исследователи могут предложить материалы для мобильных телефонов или электромобилей, — поясняет Е. Александров, — но у нас в стране нет достаточно широкого их производства. Поэтому нужна стратегия выхода на международный рынок. Иначе, даже если материалы будут востребованы на национальном уровне, они все равно окажутся дороже продукции китайских производителей, выпускающих ее для всего мира».
Эксперты единогласно заявляют: без государственной помощи цифровое материаловедение не может развиваться в жесткой конкурентной среде с постоянно растущими требованиями к программному обеспечению, оборудованию и квалификации исследователей. Поэтому в ряде стран на национальном уровне вводятся меры поддержки перспективных проектов дизайна и моделирования материалов.
Так, в США еще в 2011 году была запущена инициатива «Геном материалов», цель которой — ускорение разработки и внедрения инновационных материалов в различных областях промышленности страны. В ее рамках американские федеральные ведомства финансируют исследования в сфере цифрового моделирования и дизайна материалов. В 2012 году в ходе этой инициативы была запущена программа «Разработка материалов для революции и создания нашего будущего», в которую за 10 последующих лет было инвестировано, по данным ИЦ «Технет», более $ 270 млн. Проект направлен на моделирование биоматериалов, суперсплавов, конструкционных материалов, термопластичных полимеров, редкоземельных элементов и сплавов, разработку цифровых баз данных и технологий ИИ. К примеру, в 2023 году проект поддержал создание базы данных полимеров, способных выдерживать экстремальные условия и механические воздействия, а также восстанавливаться при повреждениях.
В Китае в 2016 году был запущен национальный проект в области критических технологий «Инженерия генома материалов», призванный вдвое сократить разработку новых материалов для энергетики и медицины. Финансирование проекта составило $ 150 млн.
Эксперты ИЦ «Технет» в своем отчете перечисляют проблемы, тормозящие развитие цифрового материаловедения и его внедрение в производство. Одна из них — нехватка достоверных данных о свойствах материалов. «Мы можем предсказать появление потенциально интересных материалов, — объясняет П. Сорокин. — Но в реальных условиях их невозможно синтезировать или они могут оказаться нестабильными, например, будут легко окисляться. В этом смысле реальность не успевает за мыслью. Сейчас уже предсказаны тысячи двумерных материалов, но реально исследованы единицы».
Специалисты говорят и о других проблемах: разных форматах данных, отсутствии единых стандартов, слабой коммуникации между разработчиками ПО и клиентами. Все это затрудняет обработку данных, их хранение и использование.
Одна из серьезных проблем — высокие требования к вычислительным ресурсам, на практике превращающиеся в большие финансовые затраты на внедрение и использование технологий моделирования и проектирования материалов. К тому же использование специализированного ПО подразумевает наличие подготовленного персонала.
Российское материаловедение ощущает проблему вычислительных мощностей и в академических кругах. По словам П. Сорокина, отечественные возможности сегодня сильно уступают зарубежным. «Для успешного проведения научных исследований требуется значительное количество вычислительных ресурсов, — говорит он. — Если у вас они есть, можно быть не очень умными, но получить хорошие результаты простым перебором. В случае значительного превосходства наших соперников в плане производительности мы не сможем конкурировать с ними. Например, производительность китайского суперкомпьютера Sunway TaihuLight превосходит суммарную пиковую производительность всех российских машин, вместе взятых».
«Есть и экономическая сторона проблемы, — добавляет Е. Александров. — Мы должны синтезировать условно тысячу вариантов материала и выбрать среди них лучший. Если мы ошибемся и наши конкуренты создадут что-то более привлекательное, то все наши инвестиции окажутся напрасными».
Однако дело не только в синтезе «правильного» материала. Он должен пользоваться спросом на рынке. Сегодня у российских разработчиков есть предложения по тысячам пластиков и композитов, но у предприятий нет к ним интереса. «К примеру, исследователи могут предложить материалы для мобильных телефонов или электромобилей, — поясняет Е. Александров, — но у нас в стране нет достаточно широкого их производства. Поэтому нужна стратегия выхода на международный рынок. Иначе, даже если материалы будут востребованы на национальном уровне, они все равно окажутся дороже продукции китайских производителей, выпускающих ее для всего мира».
Эксперты единогласно заявляют: без государственной помощи цифровое материаловедение не может развиваться в жесткой конкурентной среде с постоянно растущими требованиями к программному обеспечению, оборудованию и квалификации исследователей. Поэтому в ряде стран на национальном уровне вводятся меры поддержки перспективных проектов дизайна и моделирования материалов.
Так, в США еще в 2011 году была запущена инициатива «Геном материалов», цель которой — ускорение разработки и внедрения инновационных материалов в различных областях промышленности страны. В ее рамках американские федеральные ведомства финансируют исследования в сфере цифрового моделирования и дизайна материалов. В 2012 году в ходе этой инициативы была запущена программа «Разработка материалов для революции и создания нашего будущего», в которую за 10 последующих лет было инвестировано, по данным ИЦ «Технет», более $ 270 млн. Проект направлен на моделирование биоматериалов, суперсплавов, конструкционных материалов, термопластичных полимеров, редкоземельных элементов и сплавов, разработку цифровых баз данных и технологий ИИ. К примеру, в 2023 году проект поддержал создание базы данных полимеров, способных выдерживать экстремальные условия и механические воздействия, а также восстанавливаться при повреждениях.
В Китае в 2016 году был запущен национальный проект в области критических технологий «Инженерия генома материалов», призванный вдвое сократить разработку новых материалов для энергетики и медицины. Финансирование проекта составило $ 150 млн.
Суперкомпьютер Sunway TaihuLight. Национальный суперкомпьютерный центр в Уси, Китай
В Евросоюзе власти поддержали ряд проектов, направленных на создание баз данных свойств материалов, библиотек с расчетами, сервисов с инструментами для анализа данных, в том числе на основе ИИ.
Еще один проект, поддержанный властями Евросоюза, — центр передовых технологий MAX (MАterials design at eXascale), занимающийся квантовым моделированием материалов с применением высокопроизводительных вычислений. Центр разработал библиотеки с открытым исходным кодом, которые можно использовать при моделировании материалов.
В России исследования в области цифрового материаловедения тоже поддерживаются на государственном уровне. Финансируется специализированное образование в рамках федерального проекта «Передовые инженерные школы» и программы «Приоритет‑2030». В 2024 году был принят национальный проект «Новые материалы и химия», на финансирование которого в 2025−2030 годах запланировано выделить около 170 млрд руб. В его рамках, в частности, к 2027 году планируется построить девять площадок для опытно-промышленного производства и масштабирования продукции в области материалов и химических веществ. Ожидается, что одним из результатов выполнения нацпроекта станет уменьшение времени от разработки до внедрения новых материалов сначала до 5−10, а в перспективе — до 2−3 лет.
«Наша миссия — ускоренная разработка материалов с заданными свойствами для атомной энергетики, — говорит научный руководитель приоритетного направления научно-технологического развития госкорпорации «Росатом» «Новые материалы и технологии» (НМиТ), первый заместитель директора частного учреждения «Наука и инновации» Алексей Дуб. — Если в 1970‑х материалы реакторных установок ВВЭР были рассчитаны на 30 лет ресурса, то сегодня мы создаем решения на 80 лет. Но этот прогресс занял 40 лет, а для вызовов и задач сегодняшнего и завтрашнего дня мы уже не можем позволить себе двигаться так эволюционно. Наша задача — увеличить скорость процесса обновления. Для этого требуется реализация комплексного подхода с применением цифровых технологий: от изучения атомной структуры и микроструктуры до характеристик готового изделия в части физического масштаба, а также от стадии синтеза образца материала или заготовки до эксплуатации и утилизации изделия. Эта мультимасштабность обуславливает широкий набор инструментов цифрового материаловедения: от квантовой химии и термодинамики до искусственного интеллекта и, в перспективе, квантовых вычислений.
Еще один проект, поддержанный властями Евросоюза, — центр передовых технологий MAX (MАterials design at eXascale), занимающийся квантовым моделированием материалов с применением высокопроизводительных вычислений. Центр разработал библиотеки с открытым исходным кодом, которые можно использовать при моделировании материалов.
В России исследования в области цифрового материаловедения тоже поддерживаются на государственном уровне. Финансируется специализированное образование в рамках федерального проекта «Передовые инженерные школы» и программы «Приоритет‑2030». В 2024 году был принят национальный проект «Новые материалы и химия», на финансирование которого в 2025−2030 годах запланировано выделить около 170 млрд руб. В его рамках, в частности, к 2027 году планируется построить девять площадок для опытно-промышленного производства и масштабирования продукции в области материалов и химических веществ. Ожидается, что одним из результатов выполнения нацпроекта станет уменьшение времени от разработки до внедрения новых материалов сначала до 5−10, а в перспективе — до 2−3 лет.
«Наша миссия — ускоренная разработка материалов с заданными свойствами для атомной энергетики, — говорит научный руководитель приоритетного направления научно-технологического развития госкорпорации «Росатом» «Новые материалы и технологии» (НМиТ), первый заместитель директора частного учреждения «Наука и инновации» Алексей Дуб. — Если в 1970‑х материалы реакторных установок ВВЭР были рассчитаны на 30 лет ресурса, то сегодня мы создаем решения на 80 лет. Но этот прогресс занял 40 лет, а для вызовов и задач сегодняшнего и завтрашнего дня мы уже не можем позволить себе двигаться так эволюционно. Наша задача — увеличить скорость процесса обновления. Для этого требуется реализация комплексного подхода с применением цифровых технологий: от изучения атомной структуры и микроструктуры до характеристик готового изделия в части физического масштаба, а также от стадии синтеза образца материала или заготовки до эксплуатации и утилизации изделия. Эта мультимасштабность обуславливает широкий набор инструментов цифрового материаловедения: от квантовой химии и термодинамики до искусственного интеллекта и, в перспективе, квантовых вычислений.
Российские материалы: настоящее и будущее
Несмотря на все сложности, российские ученые за последние годы сделали большие шаги в области разработки новых материалов, необходимых отечественной промышленности в условиях проблем с импортом из-за санкций. Например, в Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана разрабатываются суперконструкционные термопласты — материалы, отличающиется высоким модулем упругости, хорошей прочностью и выдерживающие высокие температуры (выше 200 °C). Они огнестойки, стойки к радиации и инертны к химическим веществам, в том числе к топливу и маслам. Это полиэфирсульфоны (ПЭС), полиэфиримиды (ПЭИ) и полиарилаты (ПАР). Они сейчас практически не производятся в России, так что промышленные потребности в них на 90−95 % закрываются за счет импорта.
Передовые разработки новых материалов осуществляются во многих научно-исследовательских центрах России, например, в НИЯУ «МИФИ», Институте физической химии и электрохимии им. А. Н. Фрумкина, МГУ им. М. В. Ломоносова, НИЦ «Курчатовский институт», Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана и Сеченовском университете. В них создают «умные» полимерные покрытия с электрохимическими и защитными свойствами, мембраны для производства высокооктановых присадок к топливу, аморфные металлические сплавы для получения неразъемных соединений, кристаллические функциональные материалы, спрогнозированные с использованием нейронных сетей, рентгеновские резисты для наноэлектроники и имплантаты для челюстно-лицевой хирургии из российских полимерных материалов.
Несмотря на все сложности, российские ученые за последние годы сделали большие шаги в области разработки новых материалов, необходимых отечественной промышленности в условиях проблем с импортом из-за санкций. Например, в Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана разрабатываются суперконструкционные термопласты — материалы, отличающиется высоким модулем упругости, хорошей прочностью и выдерживающие высокие температуры (выше 200 °C). Они огнестойки, стойки к радиации и инертны к химическим веществам, в том числе к топливу и маслам. Это полиэфирсульфоны (ПЭС), полиэфиримиды (ПЭИ) и полиарилаты (ПАР). Они сейчас практически не производятся в России, так что промышленные потребности в них на 90−95 % закрываются за счет импорта.
Передовые разработки новых материалов осуществляются во многих научно-исследовательских центрах России, например, в НИЯУ «МИФИ», Институте физической химии и электрохимии им. А. Н. Фрумкина, МГУ им. М. В. Ломоносова, НИЦ «Курчатовский институт», Центре НТИ МГТУ им. Н. Э. Баумана и Сеченовском университете. В них создают «умные» полимерные покрытия с электрохимическими и защитными свойствами, мембраны для производства высокооктановых присадок к топливу, аморфные металлические сплавы для получения неразъемных соединений, кристаллические функциональные материалы, спрогнозированные с использованием нейронных сетей, рентгеновские резисты для наноэлектроники и имплантаты для челюстно-лицевой хирургии из российских полимерных материалов.
Какие материалы в ближайшем будущем изменят нашу жизнь?
Евгений Александров
«Есть надежда, что будут открыты сверхпроводники, способные существовать при комнатной температуре и обычном давлении. Тогда человечество сможет использовать электроэнергию с минимальными потерями, потому что у таких материалов очень низкое сопротивление.
Есть еще одна важная проблема — большие потери при переводе солнечной энергии в электрическую. Если будут созданы материалы, которые позволят увеличить КПД солнечных батарей, это сильно изменит электроэнергетику".
Есть еще одна важная проблема — большие потери при переводе солнечной энергии в электрическую. Если будут созданы материалы, которые позволят увеличить КПД солнечных батарей, это сильно изменит электроэнергетику".
Михаил Шварц
директор по управлению научно-техническими программами частного учреждения «Наука и инновации» («Росатом»)
«Перспективными выглядят материалы, в которых удается одновременно улучшать противоречивые свойства. Обычно при улучшении одной характеристики неизбежно ухудшаются другие. Классический пример — снижение пластичности при увеличении прочности сплавов; и таких противоречивых критериев очень много. Ученые активно трудятся над снятием этих ограничений: новые композиционные и керамические материалы, высокоэнтропийные сплавы. Искать оптимальные составы таких материалов и подбирать методы их обработки — одно из основных назначений инструментов цифрового материаловедения».
Павел Сорокин
«Сейчас выглядят перспективными самовосстанавливающиеся материалы. Они могут использоваться в критических условиях, там, где невозможны профилактические работы, например, в атомной энергетике.
Более чем актуальна проблема полупроводников, на которых держится вся наша цифровая цивилизация. Кремний себя исчерпал: кремниевые транзисторы уже не могут уменьшаться, можно сказать, что при нанометровых размерах «кремний перестает быть кремнием». Действительно, кремниевые транзисторы размерами менее 5 нм теряют контроль над током из-за квантовых туннельных эффектов, что требует новых материалов. И это явно будет какой-то наноматериал, потому что сейчас нужны очень маленькие транзисторы, размером почти с атом. Перспективные наноматериалы для этих целей уже синтезированы, но при их использовании возникает ряд проблем. Когда-нибудь они будут решены, и это приведет к революции в вычислениях. И та страна, которая раньше других решит эту задачу, станет лидером в информационных технологиях.
Теоретически предсказано множество новых материалов, однако нельзя заранее сказать, какие из них найдут практическое применение: недостаточно синтезировать образец — необходимо наладить массовое производство продукта и интегрировать его в конечную технологию".
Более чем актуальна проблема полупроводников, на которых держится вся наша цифровая цивилизация. Кремний себя исчерпал: кремниевые транзисторы уже не могут уменьшаться, можно сказать, что при нанометровых размерах «кремний перестает быть кремнием». Действительно, кремниевые транзисторы размерами менее 5 нм теряют контроль над током из-за квантовых туннельных эффектов, что требует новых материалов. И это явно будет какой-то наноматериал, потому что сейчас нужны очень маленькие транзисторы, размером почти с атом. Перспективные наноматериалы для этих целей уже синтезированы, но при их использовании возникает ряд проблем. Когда-нибудь они будут решены, и это приведет к революции в вычислениях. И та страна, которая раньше других решит эту задачу, станет лидером в информационных технологиях.
Теоретически предсказано множество новых материалов, однако нельзя заранее сказать, какие из них найдут практическое применение: недостаточно синтезировать образец — необходимо наладить массовое производство продукта и интегрировать его в конечную технологию".
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ