西安交通大學Nature Communications：人工智能輔助原子模擬理解固態氫的奇異熔化行為

西安交通大學金屬強度國家重點實驗室強度室團隊在高壓相變領域取得重要進展，該工作借助于基于物理模型的機器學習方法，揭示了固態氫的高壓反常熔化曲線的物理起源。該方法為科學研究中降低“專家知識”的依賴性提供了新的視角。

該工作以“Understanding high pressure molecular hydrogen with a hierarchical machine-learned potential”發表在《Nature Communications》上。西安交通大學金屬強度國家重點實驗室的宗洪祥副教授為該文的第一作者。此外，該工作還得到了英國愛丁堡大學合作者的支持。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-020-18788-9

氫氣在非常高的壓力下可以被壓縮成固相或液相，這些固相通常具有奇異的結果和物性。 由于氫分子很輕，所以“量子效應”在其中應該發揮了很重要的作用。 但是，“量子效應”在熔點附近（約1000K時）是否重要？這需要我們建立一個能夠打開和關閉“量子效應”的模型來研究其影響。

我們都知道H₂是一個雙原子分子，但是該分子指向何方呢？根據量子力學，其能量最低的狀態是（角動量為零的轉子，其量子態具有球對稱性（Y_00球諧函數））指向所有方向。 因此，我們可以將于H₂分子等效成一個球體，相應地，其結晶成的固體氫（I相）是球體的密堆積。當你加熱它時，它會熔化(這并不奇怪）。但是，熔化線上存在一個最高溫度，超過此溫度，熔化后的液體比密堆積的固體更加致密。怎么會這樣？聽起來像是“量子效”應在作怪。然而，即使在經典物理學中，H₂分子如果旋轉，平均而言也可以是球形，因此這種奇異的熔化行為也可能是經典的。

固態氫分子的溫度-壓力相圖。Phase-I是具有密排六方結構的自由旋轉的氫分子；Phase-II的分子沒有旋轉，具有特定的取向；高壓下液體的密度高于密堆積的固體。

到目前為止，人們理解凝聚態物理中的大部分問題仍然是依靠基于密度泛函理論的第一性原理計算方法。但是要弄清楚為什么H₂液體更稠密，有必要使用更大規模的原子體系，但是模擬如此的規模通常超出了第一性原理方法的計算能力。 為了解決這一難題，我們引入了機器學習方法，通過學習大量的小體系的第一性原理的計算結果，構造出了高精度的原子間相互作用勢函數。最特別的是，我們這里引入了足夠物理學知識，將所有可能的角度相關項擬合到DFT數據中，使得我們的機器學習模型具有很好的可解釋性。上述方法表明四極矩相互作用是導致固態氫分子奇異熔化行為的主要原因。有趣的是，雖然這個結果并不會令化學家感到驚訝，但是我們的方法讓機器扮演了科學研究的“主角”，降低了人的作用。

為了使液體“比緊密堆積更稠密”，氫分子必須彼此靠近，這是先前人們對該問題的理解。機器學習給了我們一個巨大的驚喜：雖然氫分子彼此靠近，但是氫原子卻沒有。緊接著，我們通過量子力學計算進一步證明：對于四極矩構型而言，固態中最低能量的構型是“ T”形；而在液體中，原子彼此分開的“X”形構型更加利的。 雖然三維結構讓真實的情況變得更加復雜，但是機器學習方法能夠幫助我們從數據中弄清楚其中原委。

本文由作者團隊供稿。