В 1666 г. в Англии при огромном стечении народа и в присутствии короля был спущен на воду очередной линейный корабль. Хотя и всегда спуск большого корабля на воду был событием, в данном случае интерес был особый. Впервые в истории строитель корабля Антони Дин устроил амбразуры для пушек, когда корабль был еще на стапелях. До этого амбразуры прорезались "по месту" после того, как корабль был уже на воде и нагружен подходящим образом. Это, разумеется, сильно усложняло всю работу. Сделал это Антони Дин не по наитию, а на основании точного расчета, базировавшегося на законе плавания судов, открытом Архимедом почти за 2000 тысячи лет до этого.

Это был один из первых примеров, когда вычислительный эксперимент опередил натурный, что дало огромную экономию времени и средств. С тех пор такая практика в макромире стала повсеместной, и сейчас ни одно устройство от утюга до самолета не превращается в реальный объект до тех пор, пока соответствующие расчеты не покажут с вероятностью девяносто и более процентов, что задуманная система будет работать именно так, как надо. Разумеется, это стало возможным не только потому, что развилась фундаментальная наука ( физика, математика и др.), но и потому, что базовые законы, уравнения и вычислительные приемы были доведены до инженерного уровня, т.е. уровня, который позволяет обоснованно прогнозировать работу проектируемой системы и отбирать наилучшие варианты, опираясь на конкретные упрощенные положения, правила и формулы, таблицы величин и др.

Человечество, создавая техническую базу своего существования, интуитивно отвергло "медвежий принцип". Вспомним известную басню о медведе, который гнул-гнул дугу, да и сломал, а потом и говорит: "Все правильно, надо сначала сделать, а уж потом подумать, а то над чем же думать-то!".

Разумеется, макромир не является исключением и нет ничего удивительного, что и при развитии работ в микромире, и при создании молекулярных машин человечество пошло тем же путем. Формирующееся новое научное направление часто и называют молекулярным моделированием. Конечно, работы в микромире еще не достигли уровня, который можно было бы назвать инженерным, но успехи уже значительны. При этом наметились два основных течения.

Первое определяется целиком особенностями формализации знаний в химической науке. Эта область, изучающая гораздо более разнообразные проявления систем по сравнению, например, с физикой, с самого начала базировалась не на уравнениях, позволяющих в деталях проследить причинно-следственные связи, а на дискретных правилах- высказываниях типа: если в молекуле имеется данная функциональная группировка, то для нее характерными будут такие-то реакции. Преподносится это как аксиома. В науке такая ситуация называется "черным ящиком". Это характерно не только для химии, но и для всех наук, в которых приходится иметь дело со сложными объектами: биологии, медицины и др. Таких дискретных правил очень много. Пытаться во всех случаях выяснить их глубинную природу практически невозможно да и не нужно, т.к. главная цель всякого научного знания - прогноз -- вполне достигается и при использовании "черных ящиков". Другое дело, что при попытке перевести такой прогноз на язык математики, надо отказаться от привычного анализа дифференциальных уравнений и перейти к аппарату так называемой дискретной математики (например, математической логики). Хотя основы подходящего математического языка были заложены еще в середине прошлого века, однако до шестидесятых годов нынешнего века такой язык не использовался ни в физике, ни в химии, и основная масса работавших в этих науках ученых ничего о нем не знала. Впервые соответствующие идеи были высказаны практически одновременно в СССР, США и Японии в 70-тых годах. Автор этой статьи гордится, что его совместная статья с профессором М.Е. Эляшбергом была первой.

Общая проблема заключается не только в том, чтобы, пользуясь уже установленными правилами и математическим аппаратом, делать научный прогноз, но и решать так называемые обратные задачи. Они заключаются в том, чтобы на основе большого фактического материала сформулировать сами эти правила. Решение этой проблемы особенно актуально при поиске лекарственных средств, где причинно-следственная связь "молекулярная структура - биологическое действие" крайне сложна и, как правило, не может быть сформулирована абсолютно строго.

Второе направление в молекулярном моделировании идет от физики и базируется на квантовой теории и вычислительных приемах, составляющих предмет так называемой квантовой химии. Особенность этого направления -- фундаментальность и универсальность исходных положений и возможность в деталях проследить формирование причинно-следственной связи, т.е. отсутствие "черных ящиков". Это очень привлекательно. Ясно, однако, что надежда на прогресс в этом направлении только за счет увеличения мощности компьютеров призрачна. Во-первых, потому, что все равно все не пересчитаешь, а, во-вторых, рассчитываются свойства молекулярных моделей, хотя и близких к природным объектам, однако никогда точно с ними не совпадающих. Подобно тому, как в макромире в инженерных расчетах используются формулы, которые, хотя и опираются на фундаментальные исходные положения, являются, как правило, полуэмпирическими, так и в микромире основное назначение квантовохимических подходов -- создание разного рода упрощенных приемов, с самого начала нацеленных на решение задач данного конкретного круга, но зато обеспечивающих массовость прогнозов с точностью, удовлетворяющей практическим целям. Легко видеть, что оба направления в молекулярном моделировании взаимодополняющие, в том числе и по математическому оформлению и приемам поиска причинно- следственных связей.

Отметим теперь нечто принципиально важное. Развитие как направления "черных ящиков", так и квантовохимического с самого начала базировалось на использовании компьютеров. Общение же с последними подразумевает максимальную формализацию понятий и приемов, которые компьютеры способны воспринять и с которыми способны оперировать. В сущности, это означает попытку построить аксиоматическую базу всей химии как науки и записать соответствующие причинно-следственные связи в виде строгих математических соотношений. Если теперь вспомнить известное высказывание о том, что всякая наука достигает совершенства, когда она начинает широко пользоваться математикой, то становится понятным, что обсуждаемое синтетическое научное направление стихийно вырастающее на стыке многих наук, затрагивает самые фундаментальные проблемы методологии исследования микромира.

Именно осознание этого и привело к мысли собрать российских исследователей, активно работающих в разных областях математизации химии, под одной крышей. Результатом явилась организация и проведение под эгидой РАН (Отделение общей и технической химии) и при поддержке РФФИ (грант + 98-03-42014) I Всероссийской конференции "Молекулярное моделирование". Конференция проходила с 14 по 16 апреля с.г. в Институте геохимии и аналитической химии им. В.И.Вернадского РАН в Москве. Председателем Оргкомитета был академик РАН Б.Ф.Мясоедов, а его заместителями -- академик РАН Н.С.Зефиров и член-корреспондент РАН Л.А.Грибов. Были представлены 114 докладов: пленарные, устные и стендовые. Собралось около 120 участников. Приехали не только ученые из России, но и из других стран СНГ и Прибалтики. Чтобы был ясен основной круг обсуждаемых вопросов, приведем темы пленарных докладов:

1. Н.С.Зефиров. QSAR и обратный QSAR.

2. В.А.Палюлин, И.И.Баскин, Е.В.Радченко, Н.С.Зефиров. Новые подходы в QSAR.

3. В.И.Баранов. Адиабатические модели и расчеты электронно- колебательных спектров молекул: состояние и перспективы.

4. М.Е.Эляшберг. Экспертные системы для спектрального анализа молекул: опыт создания и эксплуатации.

5. В.В.Поройков, Д.А.Филимонов. Компьютерное прогнозирование спектра биологической активности вещества по структурной формуле. 6. О.А.Раевский. Компьютерный молекулярный дизайн: описание молекулярной структуры.

7. Л.А.Грибов. Принцип дополнительности и молекулярное моделирование как метод исследования микромира.

В последний день Конференции был организован Круглый стол, на котором активно обсуждали вопросы, интересные с точки зрения развития всего направления в целом, такие как, взаимопересечение идей и методов двух ветвей молекулярного моделирования и интеграция в его рамках разных областей науки, от физики до философии. Обсуждали и важнейший вопрос обучения студентов химических специальностей элементам зарождающейся науки, и введения в программы ВУЗов специальных курсов, пересмотра стиля преподавания многих традиционных разделов химии с учетом тенденции формализации и их математизации и др.

В целом можно утверждать, что конференция прошла успешно. Ее участники единодушно выразили пожелание проводить такие конференции регулярно, раз в два года, с тем, чтобы они стали некоторым центром стимулирующим и организующим соответствующие исследования и программные разработки для достижения максимального прогресса в новом важнейшем направлении.