Японский учёный создал дешёвый метод моделирования молекул под светом — шаг к новым солнечным батареям и лекарствам

Когда молекула поглощает свет, она за триллионные доли секунды может полностью перестроить свою электронную структуру и выбрать один из нескольких химических путей. Эти «развилки» — так называемые конические пересечения — определяют, превратится ли солнечный свет в электричество, сработает ли фотокатализатор и сумеет ли клетка починить повреждённую ДНК. Проблема в том, что точное моделирование таких пересечений требовало суперкомпьютерных мощностей, недоступных большинству лабораторий. Теперь японский исследователь предложил метод, который делает эти расчёты доступными — без потери точности.

Автор — профессор Такаши Цутимоти (Takashi Tsuchimochi) из Инженерного колледжа Технологического института Сибаура (Токио). Статья опубликована 21 апреля 2026 года в Journal of Chemical Theory and Computation.

«Высокоточные методы существуют, но они зачастую слишком дороги для реалистичных приложений, — говорит Цутимоти. — Мы хотели создать более простой подход, который всё равно улавливает основную физику конических пересечений».

Что такое конические пересечения и почему их так сложно моделировать

Молекула, поглотившая фотон, переходит в возбуждённое состояние — с более высокой энергией. В большинстве случаев она постепенно возвращается в исходное состояние, излучая тепло или свет. Но иногда на этом пути молекула проходит через коническое пересечение — точку, в которой энергии основного и возбуждённого состояний становятся равны. В этой точке молекула может мгновенно «переключиться» из одного состояния в другое — и выбрать совершенно иной химический путь.

Именно через конические пересечения работают фотосинтез, зрение (белок родопсин в сетчатке), ультрафиолетовая защита ДНК и десятки промышленных процессов. Но для их моделирования требовалось описывать одновременно и основное, и возбуждённое состояния молекулы на одном уровне точности — задача, которая до сих пор решалась только дорогими многореференсными методами квантовой химии, доступными лишь для небольших молекул.

Цутимоти переработал один из самых простых и старых методов — конфигурационное взаимодействие синглов (CIS), — который давно считался непригодным для конических пересечений. Его модификация позволяет молекулам плавно менять структуру даже в тех зонах, где электронные состояния почти совпадают — именно там, где стандартные дешёвые методы ломаются.

Результаты тестов и области применения

Для проверки точности Цутимоти протестировал метод на двенадцати эталонных конических пересечениях и на классическом тесте с молекулой этилена — одном из главных ориентиров в вычислительной фотохимии. Результаты показали сильное совпадение с высокоточными референсными расчётами, а характерная геометрия конических пересечений — та самая «воронка», которую стандартные дешёвые методы не воспроизводят, — была корректно описана.

Ключевые характеристики нового метода и его перспективы:

• Стоимость расчётов снижена на порядки: метод позволяет моделировать системы, которые ранее были недоступны без суперкомпьютера, на стандартных рабочих станциях.
• Точность сопоставима с дорогими методами: двенадцать эталонных тестов подтвердили воспроизведение геометрий конических пересечений с высокой достоверностью.
• Численная стабильность: метод устойчив при оптимизации сложных молекул и при сканировании путей реакции — ранее это было слабым местом дешёвых подходов.
• Солнечная энергетика: моделирование поведения молекул-красителей и органических полупроводников в солнечных батареях — как свет превращается в электричество, а где теряется.
• Фотокатализ: предсказание, как свет запускает химические реакции — от очистки воды до синтеза лекарств.
• Биология и медицина: моделирование повреждения и восстановления ДНК ультрафиолетом, работа зрительных белков, механизмы фотодинамической терапии рака.
• Органические светодиоды (OLED): оптимизация молекул-излучателей для более эффективных и долговечных дисплеев.

«Наша цель — сделать моделирование возбуждённых состояний доступным для более крупных и сложных систем, — подчёркивает Цутимоти. — Это может ускорить открытие материалов нового поколения и углубить наше понимание того, как молекулы ведут себя под светом».

Контекст усиливает значимость работы. Вычислительная фотохимия переживает бум: в 2025 году Google DeepMind опубликовал DFT-модель для возбуждённых состояний на основе машинного обучения, а группа из ETH Zurich представила нейросетевой метод моделирования неадиабатической динамики. Оба подхода требуют массивных обучающих выборок, которые генерируются именно такими методами, как предложенный Цутимоти. Иными словами, дешёвый и точный метод поиска конических пересечений — это не конкурент ИИ-подходам, а их фундамент.

Источник: Tsuchimochi, T. «Analytical Nuclear Gradients for State-Averaged Configuration Interaction Singles Variants: Application to Conical Intersections», Journal of Chemical Theory and Computation