IF:83.5！非晶材料，Nature Reviews Materials！
米测MeLab
纳米人
2024-12-23
研究背景
随着材料科学的快速发展，如何高效设计和发现具有优异性能的新型材料成为了研究的热点之一。晶体材料由于其有序结构，长期以来在材料设计中占据主导地位，许多研究工作集中于晶体材料的结构设计与性能优化。然而，随着对更高性能和更复杂功能需求的提出，非晶材料的研究也逐渐受到关注。非晶材料是指没有长程有序结构的固体材料，常见于玻璃和一些无定形固体。它们通常在特定的应用中展现出优异的性能，如高容量电池、电催化剂等，因此它们在能源、电子、催化等多个领域具有巨大的应用潜力。然而，非晶材料的研究面临着多重挑战。首先，由于非晶固体缺乏晶体结构中的平移对称性，因此无法像晶体材料那样通过简单的单位胞来描述，这使得其在计算模拟和实验表征中存在较大困难。传统的基于第一性原理的计算方法，如密度泛函理论（DFT），虽然在晶体材料的设计中取得了显著进展，但在非晶材料的研究中，由于计算成本高昂且尺度限制，常常无法全面捕捉到非晶材料的真实结构特征和性能。此外，非晶材料通常处于亚稳态，容易发生相变或晶化，进一步增加了其合成和制造的难度。为了解决这些问题，近年来，许多研究者开始借助人工智能（AI）和机器学习（ML）方法，推动非晶材料的计算设计进程。AI和ML方法可以处理非晶材料中的复杂结构和性能关系，帮助研究人员更好地理解非晶固体的微观结构与宏观功能之间的联系。例如，通过训练基于密度泛函理论的原子间势能模型，研究人员可以加速非晶材料的预测过程，并在此基础上实现新的功能材料的设计。此外，结合物理学建模与人工智能方法，研究者可以模拟非晶材料在不同实验条件下的行为，为实际合成和制造提供有力支持。 为了应对这些挑战，牛津大学Lena Simine，Volker L. Deringer等在“Nature Reviews Materials”期刊上发表了题为“The amorphous state as a frontier in computational materials design”的最新观点论文。本研究讨论了非晶材料的计算设计问题，并展示了如何通过AI和ML技术克服传统方法的局限性。通过结合量子力学计算与机器学习方法，本文提出了一种新的材料设计框架，该框架能够有效地捕捉非晶材料的微观结构与宏观性能之间的关系，推动非晶功能材料的按设计合成。研究结果为未来非晶材料的设计和应用开辟了新的方向，同时也为相关领域的实验研究提供了理论指导和技术支持。主要内容
（1）本文认为非晶材料的计算设计正成为材料研究中的一个重要且新兴的领域，得到了人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的推动。尽管传统上，非晶材料因其复杂的结构和缺乏平移对称性而难以研究，但基于最新的计算建模和人工智能的进展，设计非晶功能材料的目标已变得更为可行。（2）实验讨论了非晶材料的独特挑战，尤其是在原子尺度结构、微观性质和宏观功能之间的联系。通过人工智能和机器学习方法，研究者能够克服DFT计算的限制，揭示非晶材料的特性。研究表明，这些新兴方法可以有效地弥补之前计算和实验研究中的空白，使得非晶材料的设计更加精准。（3）进一步的实验表明，非晶材料在多个应用领域表现出优异性能，例如在光电电子学、催化和电池技术中的应用。非晶氮化硼和LiFeSO4F的案例展示了其在电子学和电池材料中的潜力，表明非晶材料可能在某些方面优于传统的晶体材料。（4）然而，尽管取得了一些进展，非晶材料的合成仍面临许多挑战，尤其是如何避免因结构转变导致的性能退化。因此，本文建议结合人工智能和物理建模来加速非晶材料的设计，并提出了未来研究的路线图，强调了这一领域在材料设计中的重大潜力。图文解读
总结展望
本文已经概述了人工智能（AI）和机器学习（ML）技术如何解锁非晶材料的计算设计。然而，要在不久的将来实现这一愿景，仍然存在若干障碍。 一个关键挑战——与许多类型的机器学习模型一样——是训练数据通常很稀缺。晶体材料的设计长期以来得益于一些成熟的数据库，如基于实验的剑桥结构数据库和无机晶体结构数据库、材料项目等计算平台，以及成功的晶体无序建模技术。然而，非晶材料的类似数据库（或其与现有数据库的整合）发展明显滞后，现有的非晶材料数据集通常集中于特定类别的材料。近期文献中有两个令人鼓舞的例子：一个是计算生成的淬火非晶结构模型数据集，评估其在电池中的适用性；另一个是基于分子动力学（MD）生成的大型非晶结构数据库。缺乏足够的数据和完善的数据库，使得针对非晶材料的原子级机器学习模型仍然局限于特定材料系统。在语言模型领域，作者认为其在从科学文献中提取非晶材料信息方面具有潜力，但仍然面临着一个重大挑战：如何准确识别并将这些数据结构化为机器学习可用的格式——这比晶体材料的数据提取更加困难。第二个挑战在于开发适用于非晶材料的通用机器学习潜力模型（ML potentials）。尽管如今拟合机器学习潜力的架构已经非常先进（精度达到毫电子伏特每原子，与底层密度泛函理论（DFT）训练数据的精度一致），但训练可靠的非晶材料潜力模型仍然不是简单的任务——例如，非晶材料需要考虑的局部原子环境种类远多于晶体材料，这给训练带来了挑战。然而，近期研究表明，机器学习潜力可以在非常大的数据集上进行（预）训练，然后针对特定目标进行微调，这为非晶结构的建模提供了希望。此外，主动学习和自动化协议可以帮助更快速地生成相关的训练数据，减少用户的“领域知识”需求，加速整体开发过程。该领域的一个重要长期目标是创建一个真正通用的机器学习潜力模型，用于跨周期表的非晶材料建模。 作者认为的最后一个挑战是将非晶材料的理论和计算设计与实验合成和制造相结合。类似于最近在晶体材料和薄膜的自动合成与表征方面的突破，可以设想一个能够合成具有目标性能的非晶材料的全自动实验室。然而，与晶体材料相比，非晶材料通常需要更为专业的合成方法。确保这些合成方法在不同实验室间的可重复性将至关重要，可靠的自动化表征方法也将对大规模制备非晶材料至关重要。某些表征技术（如电子导电性）可以借用自晶体材料的研究，而其他一些表征技术（如原子级结构）则会有所不同，通常更加具有挑战性（见框1），因此需要超越现有晶体材料研究中使用的方法。一旦克服了这些挑战，非晶材料的真正设计——用于电池、太阳能电池、催化剂以及许多其他应用——将成为可能，从而推动材料研究的前所未有的创新。Liu, Y., Madanchi, A., Anker, A.S. et al. The amorphous state as a frontier in computational materials design. Nat Rev Mater (2024).https://doi.org/10.1038/s41578-024-00754-2
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