Ученые из Сколтеха и МФТИ с коллегами из Германии, Австрии и Норвегии предложили и верифицировали новый способ компьютерного моделирования магнитных сплавов с помощью машинно-обучаемых потенциалов. В методе в качестве переменных учитываются магнитные моменты атомов (магнитные степени свободы), благодаря чему он успешно предсказал энергию, механические и магнитные характеристики сплава железа и алюминия. Ученые планируют добавить в метод активное обучение и протестировать его на другом материале — нитриде хрома.

Исследование поддержано грантом Российского научного фонда. Работа опубликована в Scientific Reports.

При компьютерном моделировании материалов нередко приходится искать баланс между скоростью и точностью расчетов. Наименьшие ошибки в предсказаниях свойств и структуры веществ дают квантово-механические методы, в которых рассчитывается электронная структура вещества. Наиболее популярный из них — теория функционала плотности (DFT), в котором вместо волновой функции для каждого электрона, используется обобщенная электронная плотность, что уменьшает количество переменных, упрощает описание и ускоряет вычисления.

Однако даже на суперкомпьютерах такими подходами можно моделировать системы размерами всего лишь в десятки и сотни атомов. Для расчетов более крупных систем применяют более упрощенные подходы через потенциалы взаимодействия, которые описывают силы между атомами и не учитывают электронную структуру. Из-за этого падает точность предсказаний свойств материала.

В последние годы было найдено промежуточное решение, когда можно сохранить «квантово-механическую точность» и на несколько порядков повысить скорость вычислений даже для систем из тысяч атомов. Одним из популярных методов стало машинное обучение, с помощью которого исследователи создают потенциалы взаимодействия, но обученные на результатах квантово-механических расчетов. Эти потенциалы лучше предсказывают параметры материалов, чем эмпирические аналоги.

Однако даже машинно-обученные потенциалы не всегда учитывают магнитные степени свободы атомов, что может приводить к ошибкам, например, при моделировании материалов с выраженным ферро-, антиферро- или парамагнетизмом.

Чтобы корректно предсказывать свойства подобных веществ, научная группа физиков и математиков из МФТИ и Сколтеха, обобщила свой метод построения машинно-обучаемых потенциалов MTP (Moment Tensor Potentials) до версии mMTP (magnetic MTP), в которой учтены магнитные степени свободы атомов.