从原子到材料算法突破开启可持续技术之路
利物浦大学的新研究可能标志着设计应对净零排放和可持续未来挑战所需的新材料的探索发生了重大变化。
利物浦研究人员在《自然》杂志上发表文章表明，数学算法可以保证仅根据构成材料的原子的知识来预测任何材料的结构。
该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，可以一次系统地评估整套可能的结构，而不是一次考虑一个结构，以加速识别正确的解决方案。
这一突破使得识别可制造的材料成为可能，并且在许多情况下还可以预测它们的特性。这种新方法在量子计算机上得到了验证，量子计算机有可能比传统计算机更快地解决许多问题，因此可以进一步加快计算速度。
我们的生活方式取决于材料——“一切都是由某物构成的”。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，到提供低能耗计算和催化剂，为我们的可持续未来制造清洁聚合物和化学品。
这种探索是缓慢而困难的，因为原子可以通过多种方式组合来制造材料，特别是可以形成多种结构。此外，具有转化特性的材料可能具有与当今已知的结构不同的结构，预测未知的结构是一项巨大的科学挑战。
该大学化学系和材料创新工厂的Matt Rosseinsky 教授表示：“晶体结构预测的确定性现在提供了从整个化学领域准确识别哪些材料可以合成以及可以合成的结构的机会。”他们将采用，使我们第一次有能力定义未来技术的平台。
“有了这个新工具，我们将能够定义如何使用那些广泛使用的化学元素，并开始创造材料来替代基于稀有或有元素的材料，以及找到性能优于我们今天所依赖的材料，应对可持续社会的未来挑战。”
该大学计算机科学系的Paul Spirakis 教授表示：“我们设法提供了一种用于晶体结构预测的通用算法，可应用于多种结构。将局部最小化与整数规划相结合使我们能够在离散空间中使用强大的优化方法来探索连续空间中的未知原子位置。
我们的目标是在发现新的有用材料的美好冒险中探索和使用更多的算法思想。化学家和计算机科学家的共同努力是这一成功的关键。”
该研究团队包括来自利物浦大学计算机科学系和化学系、材料创新工厂和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的研究，开发原子尺度功能材料设计的新方法。研究。
该项目已获得 Leverhulme Trust 和英国皇家学会的资助。
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