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我們已從計算材料科學的手工時代進入工業(yè)化階段。圖片來源：NIK Spencer/Nature

　　這是迄今最令人討厭視頻的強勁競爭者：對一部一排排數(shù)字和符號不斷向屏幕下方滾動的智能手機的特寫。不過，當?shù)皆L者在Nicola Marzari俯瞰日內(nèi)瓦湖的辦公室駐足時，他總是會迫不及待地炫耀這部手機。“它來自2010年。”Marzari介紹說，“這是一部可實時計算硅電子結(jié)構(gòu)的手機。”

　　身為瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院（EPFL）物理學家的Marzari表示，即便回到當時，這部如今已經(jīng)落伍的手機僅需要40秒，便能執(zhí)行完在超級計算機上曾花費好多個小時的量子力學計算。這一壯舉不僅證實了過去十多年間此類計算方法走了有遠，還表明未來其在改變材料科學發(fā)展方式上擁有的潛力。

　　Marzari和志趣相投的研究人員并未采用老式方法研發(fā)新材料——憑借運氣偶然發(fā)現(xiàn)它們，然后在實驗室里不辭勞苦地測量其屬性。相反，他們正利用計算機建模和機器學習技術產(chǎn)生數(shù)以萬計的候選材料庫。即便是來自失敗試驗的數(shù)據(jù)，也能提供有用的輸入。很多候選材料完全是假設出來的，但工程師已開始列出因某種特定應用而值得合成和測試的候選名單。這是通過搜尋材料的預期性質(zhì)實現(xiàn)的，比如它們作為導體或絕緣體將會表現(xiàn)如何、是否能起到磁體的作用以及能承受多少熱量和壓力。

　　美國加州大學伯克利分校材料學家、該領域先鋒人物Gerbrand Ceder表示，希望在于這種方法將在發(fā)現(xiàn)材料的速度和效率上產(chǎn)生巨大飛躍。“我們可能只理解了現(xiàn)有材料1%的性質(zhì)。”Ceder以磷酸鐵鋰為例介紹說，這是一種于上世紀30年代首次合成的化合物，但直到1996年才被公認為代替當代鋰離子電池的頗有前景的材料。“此前，沒有人想到要測量它的電壓。”Ceder說。

遺傳學的靈感

　　Ceder最早想到利用這種高通量、數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法發(fā)現(xiàn)材料是在本世紀初。當時，他在麻省理工學院（MIT）工作，并且發(fā)現(xiàn)自己受到近乎完成的人類基因組計劃的啟發(fā)。“就其本身而言，人類基因組并非發(fā)現(xiàn)新療法的秘方。”Ceder說，“但它為藥物研發(fā)提供了數(shù)量驚人的基本定量信息。”于是，他在想，材料學家能否從遺傳學家那里借鑒一些經(jīng)驗。他們能否鑒別出一個與生物學信息被編碼在DNA堿基對中的方式相同的編碼各種化合物屬性的“材料基因組”？

　　如果是這樣，Ceder推斷，編碼肯定存在于構(gòu)成一種既有材料的原子和電子及其晶體結(jié)構(gòu)中，即它們的空間排列方式。2003年，Ceder和團隊首次證實了量子力學計算數(shù)據(jù)庫如何幫助預測一種金屬合金最有可能的晶體結(jié)構(gòu)。對于任何從事新材料發(fā)明工作的人來說，這都是關鍵一步。

　　過去，這些計算冗長且困難。即便對于超級計算機來說也是如此。機器不得不完成大量的反復試驗以發(fā)現(xiàn)“基態(tài)”：能量在最低限度上并且所有力處于平衡狀態(tài)時的晶體結(jié)構(gòu)和電子組態(tài)。不過，在2003年發(fā)表的論文中，Ceder團隊描述了一種捷徑。研究人員計算了一個小型二元合金（兩種不同金屬的混合物）庫中普通晶體結(jié)構(gòu)的能量，然后設計出一種機器學習算法。該算法能從庫中提取模式，并推測一種新合金最有可能的基態(tài)。它運行得不錯，使計算所需的時間大幅縮短。

　　“這篇論文引入了材料屬性公共庫以及利用數(shù)據(jù)挖掘填充缺失部分的想法。”同一年離開Ceder團隊并在杜克大學開創(chuàng)了自己的實驗室的Stefano Curtarolo表示。隨后，該想法促成了兩個獨立項目的誕生。2006年，Ceder在MIT開啟材料基因組計劃，利用該算法的改進版本預測用于電動汽車電池的鋰基材料。2010年，該計劃發(fā)展到囊括了約兩萬種預測的化合物。

　　與此同時，Curtarolo在杜克大學成立材料基因組學中心，聚焦金屬合金研究。和來自猶他州楊百翰大學以及以色列內(nèi)蓋夫核子研究中心的研究人員一道，他逐漸將2003年的算法和數(shù)據(jù)庫擴展成AFLOW—— 一個能對已知晶體結(jié)構(gòu)開展計算并自動預測新結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)。

材料基因組學

　　不過，直到2011年6月，計算材料科學才成為主流。當時，白宮宣布了投資數(shù)百萬美元的“材料基因組計劃”（MGI）。“當白宮里的人們熟悉了Ceder的工作時，他們非常興奮。”美國國家標準與技術研究院材料學家、MGI執(zhí)行秘書James Warren表示，“當時，大家普遍意識到，計算機模擬已經(jīng)到了能對創(chuàng)新和制造業(yè)產(chǎn)生實際影響的時刻。更不用說‘基因組學’這個名字了。它會讓人聯(lián)想到一些宏偉的事情。”

　　自2011年起，該計劃投資超過2.5億美元，用于軟件工具、旨在收集并報告實驗數(shù)據(jù)的標準化方法、在重點高校建立的計算材料科學中心以及高校和商業(yè)界就特定應用研究開展的合作。不過，目前尚不明確這種慷慨真正對科學起到了多大的促進作用。“該計劃促成了很多好事，但也產(chǎn)生了各種名頭。”Ceder說，“一些團隊開始將它們的研究冠上各種基因組學的名頭，盡管兩者幾乎沒有任何關聯(lián)。”

　　不過，MGI明確做到的一件事情是，幫助Ceder和其他人意識到建立材料屬性在線數(shù)據(jù)庫的愿景。2011年年底，Ceder及其團隊前成員Kristin Persson（在Persson于2008年搬到加州勞倫斯伯克利國家實驗室后，兩人繼續(xù)就該項目進行合作）將他們的“材料基因組學計劃”更名為“材料計劃”。白宮要求他們放棄“基因組”的標簽，以避免同國家計劃混淆。第二年，Curtarolo公布了自己的數(shù)據(jù)庫。它被稱為AFLOWlib，基于Curtarolo在杜克大學研發(fā)的軟件。2013年，西北大學材料研究人員Chris Wolverton啟動“開放量子材料數(shù)據(jù)庫”（OQMD）。“我們從‘材料計劃’和AFLOWlib中借鑒了一些通用的概念。”Wolverton介紹說，“但軟件和數(shù)據(jù)是自己的。”

在歐洲的擴張

　　與此同時，材料基因組學進入歐洲，盡管通常是以其他的名字出現(xiàn)。比如，瑞士創(chuàng)建了MARVEL。這是一個由研究機構(gòu)組成、針對計算材料科學的網(wǎng)絡，其中EPFL 為主導、Marzari為負責人。利用一個新的計算平臺，Marzari正在創(chuàng)建一個名為“材料云”的數(shù)據(jù)庫。他正利用該數(shù)據(jù)庫搜尋二維材料，比如僅由單層原子或分子構(gòu)成的石墨烯。此類材料可被用于從納米級電子產(chǎn)品到生物醫(yī)學設備的一切應用。為找到好的候選材料，Marzari正在讓15余萬種已知材料經(jīng)歷一個被他成為“計算剝離”的過程：計算出將一個單層從普通晶體表面分離需要多少能量。等到今年晚些時候該數(shù)據(jù)庫準備公開發(fā)布時，他希望初步的運行將收獲約1500種潛在二維材料。

　　而在幾公里之外的錫永鎮(zhèn)，計算化學家Berend Smit成立了另一個EPFL中心。該中心致力于研發(fā)用于預測上萬種納米多孔沸石和金屬有機骨架材料的算法。隨后，其他算法會挑出從化石燃料發(fā)電廠的煙道中吸收二氧化碳的最佳候選材料。

　　Smit的工作還證實，材料基因組學會帶來壞消息。很多研究人員曾希望利用納米多孔材料建立能在更小空間內(nèi)儲存更多甲烷的汽車油箱。不過，在篩選了65萬余種通過計算得出的材料后，Smit團隊認為，大多數(shù)最佳材料已被制造出來。新材料只能帶來輕微的改善，而美國相關部門（打賭甲烷儲備會出現(xiàn)重大技術改進）目前設置的能量目標可能并不現(xiàn)實。

　　無論如何，Marzari認為，“我們已從計算材料科學的手工時代進入工業(yè)化階段”。“如今，我們能創(chuàng)建仿真裝配鏈，讓它們發(fā)揮作用，并且以全新的方法探究問題。”Marzari說。然而，目前還未有通過計算預測出來的材料出現(xiàn)在市場上。“讓我們10年后再談論這個問題。”芝加哥大學計算材料學家Giulia Galli表示，“我認為，到時會出現(xiàn)很多這種材料。

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