互动科普

超级计算机算出新材料

超级计算机、经过简化的量子力学方程，这两件工具将让科学家在极短时间内，从大量化合物中找到理想的材料，并在虚拟条件下制造、测试新材料的特性——材料设计的黄金时代即将到来。

撰文 赫布兰德 · 塞德（Gerbrand Ceder） 克里斯廷 · 佩尔松（Kristin Persson） 翻译 陈玉柱 审校 戴伍圣

材料科学，将原材料设计加工成新的有用形态的工艺，自爱迪生时代起已走过了漫漫长路。量子力学的出现，让科学家对物质性质有了更深刻的理解，因而可以在科学理论的指引下开展研究，而不再像以前那样，主要靠臆测。然而，材料科学的发展之路依旧艰辛漫长，代价高昂。一些公司投资数十亿美元设计新材料，取得的成果却少之又少。研究人员通过直觉和经验，会产生一些新的想法，而要把这些想法变成新材料，则需要不断实验，不断查错纠错。

单单评估一种新材料就需要花费数月光阴，而且结果还常常令人沮丧。就像我们麻省理工学院的同事托马斯·伊加（Thomas Eagar）所发现的，一种成功的材料从实验室步入商业应用阶段，平均要耗时15~20年。1991年，索尼公司宣布锂离子电池商业化的时候，这似乎是一个突然出现的巨大进展，然而鲜为人知的是，在这之前，先后有成百上千位研究人员付出了巨大努力，跌跌撞撞近20年，才取得了这样的成果。

不过，材料科学正面临一场革命。现在，我们可以利用物理学和计算技术在百年来取得的进展，绕过爱迪生式的重复试验。由于计算机处理能力的指数式增长，加上沃尔特·科恩（Walter Kohn）和约翰·波普（John Pople）分别在20世纪60年代和70年代，提出了简单却精确的量子力学方程求解方法，使得今天的科学家可以利用超级计算机及物理学中的第一性原理（first-principle physics）来设计新材料。这种技术就是高通量计算材料设计（high-throughput computational materials design），其理念非常简单：利用超级计算机同时模拟、研究成百上千种化合物，快速有效地找出最适合成为用于电池电极、金属合金或者新型半导体等器件的基本材料。

绝大多数材料由多种化合物组成，比如电池的电极，但有些材料的组成却简单得多。在大多数人眼里，代表着电子器件未来的石墨烯，就是由一层碳原子构成。不管材料有多么复杂，有一件事总是确定无疑的：材料的密度、硬度、反光度及电导率等特性，取决于组成材料的原子的量子特性。于是，高通量计算材料设计的第一步，便是通过大量的量子力学计算，以虚拟的方式制造新材料。

超级计算机会将虚拟原子排列成数百，或者数千个虚拟的晶体结构。接下来，我们就会推算这些虚拟化合物的性质。晶体结构看起来怎样？它们的硬度如何？怎样吸收光线？对形变的反应如何？它们是绝缘体还是金属？我们让计算机筛选具备特定性质的化合物，要不了多久，最符合要求的化合物便会在列表上“名列前茅”。在这一步的最后阶段，我们会将虚拟过程产生的数据输入数据库，以便研究人员今后参考。

自2011年起，我们联合一些研究人员，希望能促进计算机驱动的这场材料革命。我们将这次合作命名为“材料计划”（Materials Project），目标是建立一个免费开放的数据库，收纳所有已知无机化合物的热力学和电学性质。为了收集数据，我们研究了存在于自然界中的近35 000种已知无机物的基本性质（比如晶体结构、导电性质、如何传导光等等），以及其他上千种只存在于理论中的化合物的性质。截至目前，大概已有5 000名科学家在数据库中注册，访问数据，并运用这些信息设计新材料，用于太阳能电池、电池及其他产品。

我们并不是唯一 一家从事上述研究的团体。由美国杜克大学斯特凡诺·科塔罗洛（Stefano Cortarolo）带领的一个研究团队，已经研究了上万种合金系统。他们的研究或许会催生更轻更结实的汽车车身、摩天大楼的梁柱、飞机外壳等。由美国阿贡国家实验室、斯坦福大学和丹麦技术大学的研究人员开展的“量子材料信息工程”（The Quantum Materials Informatics Project），也已开始利用高通量计算来研究金属表面的催化过程，这在设计新型燃料电池中用处极大。

在不远的将来，材料科学家将采用高通量计算来设计几乎所有材料。我们相信，这会带来改变世界的新技术——这些突破性进展将会改变我们的计算方式，消除污染，产生丰富的清洁能源，并以今天难以想象的方式提高我们的生活品质。

 “材料基因组”

现代世界建立在材料科学的成功之上。透明导电玻璃的出现，使我们开发出了触屏式智能手机。手机传递的信息能以光速抵达全球的原因是，材料物理学家找到了好的方法，把杂质离子从玻璃中剔除，从而实现了光纤通信。而手机充一次电，就可以用一整天，则是因为在上世纪七八十年代，材料科学家发现了锂离子电池的基础——可以存储锂离子的氧化物材料。

最初，正是对电池的研究把我们引向了高通量材料设计。当时，我们一直在通过计算来进行材料设计，但直到2005年，与宝洁公司高管的一次谈话之后，我们才意识到，世界上最强大的超级计算机能够做到什么。

宝洁的高管想为该公司金霸王部门生产的碱性电池寻找一种阴极材料。他们问了一个出乎我们意料的问题：有没有可能通过计算的手段，在所有已知化合物中找到一种更好的材料？经再三考虑，我们认为，真正存在的障碍只是成本和计算时间。他们很愿意为我们提供这两样东西：宝洁为此投入100万美元，并允许我们自由出入他们的超级计算中心。

我们把这项工作叫做“碱性计划”（Alkaline Project）。我们检验了130 000种真实存在和虚拟的化合物，并为宝洁公司提供了200种符合要求的材料，这200种材料都明显优于他们当前使用的化学材料。从那时起，我们就认定这个领域的未来是高通量材料设计。

我们增加人手，投入更多的资源，同时在2011年，寻求与麻省理工学院及劳伦斯·伯克利国家实验室合作——我们将这次合作称为“材料基因组计划”。后来，美国加利福尼亚大学伯克利分校、杜克大学、威斯康星大学麦迪逊分校、肯塔基大学、比利时天主教鲁汶大学和其他机构的研究团队也加入了这项工作，每个团队都贡献了不少数据，这才有了我们在劳伦斯·伯克利实验室的免费开放数据库。

不久后，我们将计划名称中的“基因组”去除了，以便与美国白宫科技政策办公室发起的一个项目区别开来。而且确切地说，化合物的性质并非真正的“基因”——它们并不是“遗传单元”，不能像基因那样具有独特的序列信息。当然，一种材料的功能或性质，与其基本描述符（fundamental descriptor）有着直接的对应关系。就像蓝眼睛可以与某一基因准确对应一样，一种材料的导电性，可由所含元素的性质和排列方式决定。

这种对应关系是材料科学的基础。这里有一个简单的例子：我们可以在晶体结构中制造特定缺陷，从而调节矿石的颜色。以红宝石为例，它之所以会呈红色，是因为在矿石刚玉（Al2O3）中，恰好有1%的铬离子（Cr3＋）取代了铝离子。铬离子Cr3＋处在这种环境下时，它的电子状态发生改变，导致吸收和发射光线的方式随之改变。一旦我们知道了材料性质的起因——基本描述符（在这个例子中就是导致红宝石呈红色的原因），我们就可以通过合成方法，制造出这种性质。通过对晶格缺陷进行微调，我们就可以得到颜色经过完美调节的人造红宝石。

量子力学方程可以告诉我们如何调节：采用哪种元素，如何排列它们。然而，量子力学给出的方程过于复杂，以至于我们只能通过计算机来求解。比如说，你想筛选几百种化合物，以找出具有所需特性的那一种。处理相关方程，需要难以想象的计算量。就在不久前，这样的运算都还无法实现，这也是过去的材料科学研究都必须通过不断试验和纠错来完成的原因。现在，我们具备了这样的计算能力，我们终于可以充分利用量子力学的预测能力了。

假设我们在寻找热电材料，这种材料经历较大温差时，会产生电流。（相反的过程也存在：给热电材料施加电流，它就会产生温差，想想快速冷却。）当今社会在燃烧、工业过程和制冷上浪费了巨大的热量。如果能获得高效、廉价、稳定的热电材料，我们就可以将浪费掉的热量再次用来发电。热电设备可以将工业废热转化成电力，为工厂提供能源。汽车排气管中的废热也可用来为驾驶舱的电子设备供电。热电材料还可以根据个人需求，实现固态降温（solid-state cooling）：将微型器件编织到衣物中，从而无需风扇或者压缩机，只用翻转开关，我们就可以保持凉爽。

目前性能最好的热电材料是碲化铅（lead Telluride），但是由于毒性大、成本高，这种材料并不能在商业上应用。假设你是一个正在寻找更好热电材料的研究人员。倘若没有高通量计算的话，你的思路大概会是，在已知化合物中，筛选一种像碲化铅一样塞贝克系数（Seebeck coefficient，该系数又名温差电动势率，为产生的电动势与温差的比值）较高，却没有毒性，也不贵重的常见化合物。为此，你需要伏案工作，仔细对比数据。足够幸运的话，你可以找到几种理论上可以满足要求的候选化合物。然后，你就要在实验室中制备这些材料。在实际操作中，合成一种材料不仅成本很高，而且费时费力，是一件苦差事。一般说来，你对这些材料所知甚少，甚至对它们是否稳定都没有任何概念。确认它们性质稳定之后，你还必须反复制备材料，以获得高纯度样本来测试材料特性。测试每一种材料均需耗时数月。

也许运气不够好，到目前为止，研究者都还没能找到一种可以替代碲化铅的热电材料。但是，他们还没有尝试基于高通量计算的材料设计方法。这种状况很快会得到改观。从2013年起，我们将着手与加州理工学院等6家研究机构合作，开始通过高通量计算，搜索新型热电材料。我们打算坚持这一思路，直到找到可以节省能源，具有神奇降温效果的化合物。

材料设计的黄金时代

目前，自动摸索、寻找、筛选和比较材料数据的技术还处在萌芽阶段。这一领域的逐渐成熟能给我们带来什么呢？我们来做一些大胆的猜测。

很多前景不错的清洁能源技术都在期待先进材料的问世。二氧化钛等光催化材料可以利用太阳能，将水分解成氧气和氢气，然后经过处理，就可以制成液体燃料。其他光催化材料还能像分解水一样分解二氧化碳。最理想的情况是，制造一种“人工树叶”，把阳光和空气转化成类似于甲烷的液体燃料，用于驱动汽车和飞机（参见《环球科学》2010年第11期《人造树叶：阳光变燃料》）。美国能源部下属的人工光合作用联合中心（Joint Center for Artificial Photosynthesis）的研究人员，就在利用高通量方法寻找能将上述理想变成现实的材料。

在寻找制造汽车和飞机的新型合金材料上，情况怎么样呢？车辆的重量每减少10%，就可以节约6%~8%的燃料。美国业界每年投入数十亿美元，来开发研究和改进金属与合金的生产工艺。高通量的材料设计方法可以使投资效率大大提高。高强度、轻质量、可循环的合金材料，会提高运输业和制造业的能量利用效率，从而对全球经济产生巨大影响。

计算是另一个需要变革性材料的领域。最近几年，时常有人认为，摩尔定律（Moore's Law）即将失效。我们一直知道，硅并不是最好的半导体材料，它只是一种恰好储量丰富，且已被人们充分了解的材料。

哪种材料更好呢？其中的关键在于，这种材料可以在导体和绝缘体之间迅速转变。加利福尼亚大学洛杉矶分校的一个小组，已经研制出转变速度极快的石墨烯晶体管。同时，斯坦福大学的一个研究小组报告说，这种晶体管的转变速度可以达到百万兆分之一秒——这比当前使用的晶体管要快千倍以上。高通量的材料设计方法使我们有能力实现这些可能。

这样的例子还有许多。研究者正使用计算材料设计方法，开发新型超导材料、催化材料及发光材料。这三种材料将改变信息工程、碳捕捉与固定以及核原料探测的现状。

基于超强计算能力的材料设计方法将带来难以想象的突破。或许，我们能用硅取代碳，生产新型液体燃料，新燃料蕴含的能量将比汽油更多，而反应产物却是不会污染环境的水和沙子。关于这个设想，人们已经讨论了数十年，却至今没有人能提供可行的方案。高通量的材料设计方法，至少可以让我们知道，上述设想到底可不可行。

这就是我认为，我们正在进入材料设计的黄金时代的原因。强大的计算能力给了我们前所未有的能力，来将原材料转化成有用的技术和产品。这是一件非常振奋人心的事。为了帮助人类应对全球变暖和人口增长所带来的挑战，这个黄金时代来得越早越好。

本文译者 陈玉柱是天津大学理学院物理系博士研究生。

本文审校 戴伍圣是天津大学理学院物理系教授，主要研究量子场论、引力论和统计物理等。