Вычислительная химия и химический дизайн

Аннотация:

В рамках данного направления проводятся работы по использованию квантово-химических подходов и методов искусственного интеллекта для решения различных химических задач.


Основные научные результаты:

  • Разработана модель на основе квантово-химических расчетов, позволяющая предсказывать устойчивость органических молекул по отношению к гамма-облучению.
  • Разработана модель на основе искусственного интеллекта, позволяющая предлагать состав и пространственную группу материалов с заданным целевым свойством.
  • Разработан алгоритм оптимизации DFT-функционала для конкретной химической задачи
  • Опубликована референсная база данных с результатами релятивистского ab initio моделирования простых соединений актиноидов.
  • Разработаны количественные модели на основе машинного обучения, позволяющие оценивать константы устойчивости комплексов трехвалентных f-элементов с различными органическими лигандами.

Избранные публикации:

1. A. Mitrofanov, V. Korolev, N. Andreadi, V. Petrov, S. Kalmykov. A simple automatized tool for exchange-correlation functional fitting // The journal of physical chemistry A, 2020, DOI: 10.1021/acs.inorgchem.0c01746 (Импакт-фактор: 2.6)
2. A search of a quantitative quantum-chemical approach for radiolytic stability prediction // Physical Chemistry Chemical Physics, 2020, DOI: 10.1039/D0CP01786H (Импакт-фактор: 3.43)
3. N. Andreadi, A. Mitrofanov, P. Matveev, A. Volkova, and S. Kalmykov. Heavy-element reactions database (herdb): Relativistic ab initio geometries and energies for actinide compounds // Inorganic Chemistry, 2020, DOI: 10.1021/acs.inorgchem.0c01746 (Импакт-фактор: 4.825)
4. V. Korolev, A. Mitrofanov, A. Eliseev, V. Tkachenko. Machine-learning-assisted search for functional materials over extended chemical space // Materials Horizons, 2020, DOI: 10.1039/D0MH00881H (Импакт-фактор: 12.319)
5. V.V. Korolev, A. Mitrofanov, E.I. Marchenko, N.N. Eremin, V. Tkachenko, and S.N. Kalmykov. Transferable and extensible machine learning derived atomic charges for modeling hybrid nanoporous materials // Chemistry of Materials. , 2020, DOI: 10.1021/acs.chemmater.0c02468 (Импакт-фактор: 9.567)
6. P.I. Matveev, A.A. Mitrofanov, V.G. Petrov, S.S. Zhokhov, A.A. Smirnova, Yu.A. Ustynyuka, S.N. Kalmykov. Testing a simple approach for theoretical evaluation of radiolysis products in extraction systems. A case of N,O-donor ligands for Am/Eu separation // RSC advances, 2017, DOI: 10.1039/C7RA11622E (Импакт-фактор: 3.108)
7. N.N. Eremin, E.I. Marchenko, V.G. Petrov, A.A. Mitrofanov, A.S. Ulanova. Solid solutions of monazites and xenotimes of lanthanides and plutonium: Atomistic model of crystal structures, point defects and mixing properties // Computational Materials Science, 2019, DOI: 10.1016/j.commatsci.2018.10.025 (Импакт-фактор: 2.863)