شیمی محاسباتی شاخه ای از شیمی است که از شبیه سازی کامپیوتری برای کمک به حل مسائل شیمیایی استفاده می کند. برای محاسبه ساختارها و خواص مولکول‌ها و جامدات، از روش‌های شیمی نظری استفاده می‌کند که در برنامه‌های کامپیوتری کارآمد گنجانده شده است. این امر ضروری است زیرا، جدای از نتایج نسبتاً اخیر در مورد یون مولکولی هیدروژن، مسئله چند جسمی کوانتومی را نمی توان به صورت تحلیلی حل کرد، حتی بیشتر به شکل بسته.
پیدایش و تکامل شیمی محاسباتی
مفهوم شیمی محاسباتی را می توان به طلوع رایانه ها ردیابی کرد. ENIAC که اولین کامپیوتر الکترونیکی همه منظوره در نظر گرفته می شود، در ابتدا برای انجام محاسبات پروژه بمب هیدروژنی در دهه 1940 مورد استفاده قرار گرفت.
اصطلاح "شیمی محاسباتی" برای اولین بار در مقاله ای در سال 1970 توسط شیمیدان Harden M. McConnell استفاده شد، جایی که او روشی را برای محاسبه توزیع الکترون در مولکول ها توصیف کرد. با این حال، زمینه های نظری در دهه های 1920 و 1930 با توسعه مکانیک کوانتومی ایجاد شد. پذیرش روش‌های شیمی محاسباتی با ظهور رایانه‌های دیجیتالی مقرون‌به‌صرفه در دهه‌های 1960 و 1970 شتاب گرفت.
دامنه و اهمیت شیمی محاسباتی
شیمی محاسباتی شامل استفاده از روش های نظری مختلف و ابزارهای نرم افزاری برای درک ساختار و خواص مولکول ها و مواد است. این روش‌ها می‌توانند پدیده‌هایی را که هنوز در آزمایشگاه مشاهده نشده‌اند پیش‌بینی کنند یا دلایل اساسی رفتار مشاهده‌شده را توضیح دهند.
این ابزارها اطلاعاتی را در مورد طیف وسیعی از پدیده های شیمیایی، از جمله هندسه مولکولی، طول و زاویه پیوند، فرکانس های ارتعاش، انتقال های الکترونیکی و خواص ترمودینامیکی ارائه می دهند. آنها همچنین امکان مطالعه واکنش‌ها، هم در فاز گاز و هم در محلول را با مدل‌سازی سطوح انرژی پتانسیل و مسیرهای واکنش فراهم می‌کنند.
کارهای درونی شیمی محاسباتی
شیمی محاسباتی مبتنی بر اصول مکانیک کوانتومی است که رفتار اتم‌ها و ذرات را در مقیاس نانو توصیف می‌کند. دو معادله مهم که محاسبات شیمی محاسباتی را هدایت می کنند، معادله شرودینگر و تقریب بورن-اپنهایمر هستند.
قلب یک نرم افزار شیمی محاسباتی الگوریتمی است که این معادلات را برای یک سیستم مورد علاقه حل می کند. این نرم افزار سیستم مولکولی را به صورت ریاضی نشان می دهد و کامپیوتر به طور مکرر معادلات را حل می کند تا به جوابی برسد که با اصول مکانیک کوانتومی سازگار باشد.
ویژگی های کلیدی شیمی محاسباتی
ویژگی های اصلی شیمی محاسباتی عبارتند از:
- سرعت و مقیاس پذیری: شیمی محاسباتی به دانشمندان این امکان را می دهد که فرضیه ها را آزمایش کنند و شبیه سازی ها را بسیار سریعتر از آزمایش های سنتی مبتنی بر آزمایشگاه انجام دهند.
- دقت، درستی: با شیمی محاسباتی، دانشمندان می توانند اطلاعات بسیار دقیقی در مورد مولکول ها، از جمله خواصی که ممکن است اندازه گیری تجربی آنها دشوار یا غیرممکن باشد، به دست آورند.
- انعطاف پذیری: شیمی محاسباتی می تواند رفتارها را در شرایط مختلف از جمله دما یا فشار شدید یا در حضور مواد کمیاب یا خطرناک شبیه سازی و پیش بینی کند.
رویکردهای مختلف در شیمی محاسباتی
روش‌های شیمی محاسباتی معمولاً به دو نوع اصلی دسته‌بندی می‌شوند: از ابتدا و نیمه تجربی.
| نوع روش | امکانات |
|---|---|
| Ab Initio | این روش ها صرفاً مبتنی بر تئوری هستند و نیازی به داده های تجربی ندارند. آنها بسیار دقیق هستند، اما می توانند از نظر محاسباتی نیاز داشته باشند. |
| نیمه تجربی | این روش ها از داده های تجربی برای ساده سازی محاسبات استفاده می کنند. آنها دقت کمتری نسبت به روش‌های ab initio دارند، اما بسیار سریعتر هستند و می‌توانند سیستم‌های بزرگ‌تر را مدیریت کنند. |
کاربرد و عیب یابی در شیمی محاسباتی
شیمی محاسباتی در زمینه های متعددی از جمله طراحی دارو، علم مواد و شیمی صنعتی کاربرد پیدا می کند. به عنوان مثال، می تواند به شناسایی مولکول های دارویی بالقوه با شبیه سازی تعامل آنها با اهداف بیولوژیکی کمک کند.
علیرغم مزایای فراوان، شیمی محاسباتی نیز چالش هایی را به همراه دارد. دقت نتایج اغلب توسط منابع محاسباتی موجود محدود می شود. همچنین، در حالی که شیمی محاسباتی می تواند اطلاعات دقیقی در مورد مولکول ها ارائه دهد، تفسیر صحیح این داده ها مستلزم درک عمیق شیمی و مکانیک کوانتومی است.
مقایسه با زمینه های مرتبط
شیمی محاسباتی با چندین زمینه دیگر از جمله شیمی کوانتومی، شیمی نظری و مدل‌سازی مولکولی همپوشانی دارد. با این حال، شیمی محاسباتی با تمرکز بر محاسبات عملی و شبیه‌سازی پدیده‌های شیمیایی، به جای توسعه مفاهیم یا مدل‌های نظری جدید متمایز می‌شود.
دیدگاه‌های آینده و فناوری‌های نوظهور در شیمی محاسباتی
آینده شیمی محاسباتی احتمالاً با پیشرفت در فناوری رایانه شکل خواهد گرفت. محاسبات کوانتومی، به ویژه، نوید بزرگی برای شیمی محاسباتی است، زیرا می تواند معادلات مکانیک کوانتومی را بسیار موثرتر از رایانه های کلاسیک حل کند.
علاوه بر این، روش‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای در شیمی محاسباتی برای پیش‌بینی خواص و رفتارهای مولکولی بر اساس مجموعه داده‌های موجود مورد استفاده قرار می‌گیرند، که می‌تواند به طور قابل توجهی سرعت تحقیقات در زمینه‌های مختلف شیمی را افزایش دهد.
تقاطع سرورهای پروکسی و شیمی محاسباتی
سرورهای پراکسی، مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy، می توانند در زمینه شیمی محاسباتی مورد استفاده قرار گیرند، به ویژه هنگامی که در تیم های بزرگ توزیع شده در سطح جهانی کار می کنند یا زمانی که مجموعه داده های بزرگی درگیر هستند. آنها می توانند در مدیریت ترافیک، تضمین امنیت داده ها و دسترسی به منابع محاسباتی یا پایگاه داده های محدود جغرافیایی کمک کنند.
از سرورهای پروکسی نیز می توان برای متعادل کردن بار روی سرورهای محاسباتی استفاده کرد و اطمینان حاصل کرد که وظایف محاسباتی به طور مساوی توزیع می شوند و هیچ سروری به گلوگاه تبدیل نمی شود، که می تواند برای پروژه های شیمی محاسباتی در مقیاس بزرگ بسیار مهم باشد.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد شیمی محاسباتی، ممکن است منابع زیر مفید باشند:
