从原子到新材料

算法突破开启可持续技术之路

为应对净零排放和可持续未来的挑战，要设计所需的新材料，利物浦大学的新研究显示，这方面可能已发生重大变化。

利物浦大学研究人员在《Nature》期刊发表论文“晶体结构预测的最优保证”，表明数学算法仅基于构成材料的原子知识，就可保证对任何材料的结构进行预测。

这一算法由利物浦大学化学和计算机科学系的跨学科研究团队开发，可一次性对整套可能结构进行系统评估，而不是一次考虑一个结构，因此可以加快识别正确解决方案。

这一突破使得识别可制造材料成为可能，在许多情况下还可以预测可制造材料的特性。新方法在量子计算机上得到了验证，与传统计算机相比，量子计算机能以更快的速度解决许多问题，因此可以进一步加快计算速度。

我们的生活方式依赖于材料，“一切物体都是由某种物质构成的”。需要新材料来应对净零的挑战，从用于清洁能源的电池和太阳能吸收器，到低能耗计算和催化剂，都将为我们的可持续未来制造清洁聚合物和化学制品。

这种探索缓慢且艰难，因为可以通过许多方式来组合原子，从而制造出材料，特别是原子可以形成许多结构。此外，与目前已知材料相比，具有转化特性的材料可能拥有不同的结构，因此预测未知结构是一项巨大的科学挑战。

利物浦大学化学系和材料创新工厂教授Matt Rosseinsky表示：“晶体结构预测具备确定性，目前可为整个化学领域内的准确识别提供机会，尤其在识别哪些材料可以合成，以及这些材料会采用什么结构方面，使我们首次有能力定义未来技术的平台。”

“有了这个新工具，我们将能定义如何使用那些广泛的化学元素，开始创造材料来替代基于稀有或有毒元素的材料，并找到与我们当前所依赖的材料相比，性能更优的材料，来应对未来可持续社会的挑战。”

利物浦大学计算机科学系教授Paul Spirakis表示：“我们设法提供一种用于晶体结构预测的通用算法，可应用于多种结构。通过结合局部最小化与整数规划，我们能在离散空间中使用较强的优化方法，探索连续空间中的未知原子位置。”

“我们的目标是在发现新型有用材料的美好冒险中，探索并使用更多算法思想。而化学家和计算机科学家的共同努力是成功的关键。”

研究团队还包括来自Leverhulme功能材料设计研究中心的研究人员，该中心的成立是为了通过跨学科研究开发新方法，从而设计出原子尺度的功能材料。