Nature Materials：通過計算發現和理解材料

一、導讀

現代材料科學誕生于20世紀，由于人們需要考慮各種各樣的效應來理解真實的材料，從微尺度上的量子相互作用(如光吸收和電荷/自旋輸運)到宏觀尺度上的宏觀性質(如結構缺陷和裂紋擴展)，這使得研究十分依賴計算技術。幸運的是，在過去的幾十年里，材料的計算機模擬領域有了巨大的發展。新的巧妙的方法和應用，再加上計算機硬件的改進，使其成為材料研究的中心支柱。

根據原子核和電子相互作用的原理及其基本運動規律，運用量子力學，從物質具體情況出發，以此作為材料第一性原理或從頭計算模型的基礎對多體系進行計算是一個具有挑戰性的問題。由實際材料相互作用的多體系統的相空間具有極大的維數。這些系統全部可能的態也相應地成為這一領域的豐富性的源泉，由此產生了許多新穎而有用的突變性質和現象。

在實踐中，必須找到物理動量的近似值來解決不同能量和長度尺度以及不同時間尺度上的問題。在這些不同的尺度上，來自多粒子系統庫侖相互作用的突變性質以不同的方式表現出來。從以往研究來看，為不同目標量身定制的計算方法也在不斷發展。這些方法通常以多體哈密頓量構成基礎，高度相互關聯，從而激發了跨學科理論/計算材料研究的活力。到目前為止，研究人員的使用的方法統一為多尺度模型，但該領域已經成熟，可以從機器學習技術入手，識別出復雜系統中和不同尺度之間的新相關性。

二、成果掠影

美國加州大學伯克利分校的雷干城（Steven G. Louie）院士通過四篇評論文章對計算材料設計的四個主要領域進行了深入的回顧。采用的方法范圍從第一性原理技術，到多尺度建模，到膠體自組裝的模擬，以及機器學習在這些領域的應用。作者簡要概述了材料計算建模方面的一些顯著進展，并討論了該領域的一些主要挑戰和機遇。

相關研究工作以“Discovering and understanding materials through computation”為題發表在國際頂級期刊Nature Materials上。

三、核心創新點

研究簡要概述第一性原理技術，到多尺度建模，到膠體自組裝的模擬，以及機器學習四個領域的進展，并就未來的挑戰和機遇提供一些評論。作者認為越來越強大和通用的計算方法，加上新的概念理解和機器學習等技術的發展，將在未來科學技術材料的搜索和發現中發揮指導作用。

四、數據概覽

圖1 計算材料科學鳥瞰圖。? 2021 The Authors

a，當代量子和經典計算方法涉及從微觀長度尺度(~0.1 nm)到宏觀長度尺度(~1 mm)的系統。b，基于不同理論層次的計算方法提供了不同的精度。c，不同的現象出現在不同的系統尺度上，理論水平因問題的性質而異。

圖2 材料中的量子激發。? 2021 The Authors

a，多體相互作用在晶體中形成的準粒子。b，激子(強相關的準電子和準空穴對)。c，等離子體 (集體電子密度激發)。d，光照射在半導體上后，載流子動力學示意圖。e，使用從頭算GW方法計算激發態MBPT的一系列材料的基本準粒子帶隙，并比較了DFT Kohn-Sham特征值。f，用GW-BSE方法計算出硅的介電函數ε₂(給出光學吸收光譜)的虛部，并與實驗測量值進行了比較。

圖3 材料模擬。? 2021 The Authors

a，世界上最快的超級計算機的歷史性能。b，膠體的鍵合行為。c，分子動力學模擬鎵的相圖。與實驗比較，顯示熱力學穩定相之間的理論共存線(固體紅色)與實驗共存線(固體藍色)。虛線表示β-Ga與液相之間的亞穩平衡相邊界。利用機器學習產生的電位達到從頭算精度。d，復雜系統的典型量子力學(QM)/分子力學(MM)劃分，其中QM用于原子的鍵合和相互作用，MM與力場一起使用。e，用六個量子位的量子計算機(Q1-Q6)求解BeH₂分子。黑點代表量子計算機的直接測量，虛線代表理論精確對角化解，密度圖代表六量子比特量子計算機的數值模擬結果。

五、成果啟示

計算材料科學的發展和成就背后的驅動力也是高性能計算技術的持續快速發展，該技術將很快進入百億億級。要充分利用這些先進的高性能資源，就需要對計算機軟件進行更深入的優化和更高的拓展，從而可以在幾分鐘或幾小時內解決極其龐大和復雜的模擬問題。未來的計算材料研究將不僅涉及材料基礎理論和物理理解方面的專業知識，還涉及高性能計算方面的專業知識。與經典計算的發展并行，量子計算開始顯示巨大的應用前景。在未來幾十年，將傳統高性能計算和量子計算結合起來解決物理、化學和材料科學問題的機會會不斷擴大，從而進一步鞏固計算在未來材料研究中的中心地位。

原文詳情：https://www.nature.com/articles/s41563-021-01015-1

本文由張熙熙供稿。

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