材料设计与模拟，改变了我们研发的哪些部分？

1. 锂离子电池起源 

锂离子电池始于1972年，由Armand教授提出利用嵌入化合物（Li intercalation compounds）代替锂金属作为负极材料。在充放电过程中，锂离子来回穿梭于正极与负极之间，因此，锂离子电池也 被形象的称为“摇椅式电池”（Rocking-Chair Batteries）。

电极材料的探索是发展锂离子电池的关键，图1为自1980年锂离子电池发展初期以来具有代表性意义的几种电极材料。其中，由索尼公司在1989 年提出的以石油焦作负极、钴酸锂（LiCoO2）作为锂源正极、六氟磷酸锂（LiPF6）与乙烯碳酸酯（EC）作为电解液的可循环充放电锂离子电池的问世，随后在1991 年实现的商业化生产也标志着新型锂离子电池时代的到来。

电极材料研究进展及其电化学性质

2. 锂离子电池研究为什么需要材料设计与模拟？

锂离子电池作为新型清洁储能设备，虽早已被大众所熟知并得到广泛的应用，但是，由于目前实验测试手段，如X射线断层扫描（X-CT）、高分辨透射电镜以及飞秒技术等对原子尺度上三维立体结构测量的误差，以及实验结果反映信息的片面性、不确定性等缺陷，锂离子电池的许多基本问题都尚未解决，如电极材料充放电过程中结构的演变、锂离子在电极材料中的扩散动力学特性、固体电解液界面 的形成及生长机制以及空间电荷层分布等。

因此，我们期望借助理论模拟手段，更清楚地了解处于平 衡态与非平衡态的锂离子电池内部的结构演变规律及物理化学特性，从微观上揭示锂离子电池在电化学过程中由结构和性质的改变带来的化学反应、质量转移、以及电荷转移等过程，为新型电极材料的开发及电池电化学性能的控制及改善提供理论依据。

其中，基于量子力学的第一性原理方法通过求解薛定谔方程，不采用任何经验参数，只采用电子质量、质子质量、普朗克常数、光速、元电荷五个基本的物理量对微观体系的总能量、电子结构等物理性质进行研究，其计算的可靠性已在各个材料领域的研究中得到证实，因此，也成为了当前理论研究锂离子电池电化学机制的主要手段。

3. 锂离子电池材料的设计能解决哪些问题？

第一性原理计算结果虽可以作为真实实验的补充，深入理解材料的微观结构和性质，同时也可对新型材料进行设计及性质预测。然而由于其计算量较为庞大，且不能够反映出电池在电化学过程中的动力学特性。

因此，基于密度泛函理论（DFT）的第一性原理计算与分子动力学、蒙特卡罗等方法的结合也是近几年乃至未来几十年内理论设计及预测新型锂离子电池材料的主要发展方向。

其中，密度泛函计算能从电子结构角度对锂离子电池电极材料的结构、锂离子扩散、电导率以及力学性质等特征进行分析，而分子动力学与蒙特卡罗模拟等方法则能够从原子尺度上探讨体系的动力学性质。

另外还值得注意的是，以上方法所关注的是纳米尺度以及皮秒量级下的电化学过程。而未来对于更大尺寸及更长时间下的电极材料特性的研究则可能需要采用到介观尺度甚至宏观尺度的模拟方法，例如相场方法，分子力场方法、有限元方法以及有限差分方法等。

例如，相场方法可用来处理纳米和微米尺度的结构演化，由此可模拟出电极材料的晶粒大小及尺寸，这对于解释电极材料在充放电过程中的体积变化、固体电解液界面膜的生成及演变等现象将有着极大的帮助。

此外，在宏观尺度上，体系的运动力学遵循牛顿力学方程， 热运动满足宏观的扩散方程，我们期望通过诸如有限元等方法来研究锂离子电池中的热流分布、应力分布等现象。

综上来看，介观与宏观尺度的材料模拟未来的主要任务将集中在对锂离子电池工程领域问题的探讨，例如，帮助我们理解锂离子电池中出现的传热、应力以及多场耦合等宏观现象。

目前，我们利用理论计算方法的主要目的还是对现有材料的性质进行验证和提出改善的方案，而对于开发新型电极材料，仍难以根据理论计算结果对材料是否具有良好的应用前景作出判断，这主要还是归因于当前对于如何寻找新型电极材料没有提出明确的方案要求。

就此，为了加快新型锂离子电池电 极材料的开发速度，Ceder教授提出采用高通量计算的方法来对电极材料进行筛选， 并负责实施了材料基因组计划（Material Genome）。

通过采取高通量计算，可由掺杂、替代等手段，在现有材料的基础上，对新材料进行设计和性能预测。

随着材料基因组计划的逐步进行，预计在未来的十到二十年内，将不仅局限于高通量计算来预测新材料，也将借由实验中高通量测试对新体系进行验证及优化，并通过大数据分析获得材料的规律及特性，以此来加快新型电极材料的开发速度。

需要指出的是，有效的高通量方法，并不意味着漫无目标的撒网捕鱼，需要对锂离子电池性能及制备需求有着全面了解。 根据目前锂离子电池的研究现状，并且展望其发展趋势，我们有望通过实验与理论计算相结合的方法， 在未来的几十年内解决锂离子电池研究中的以下几个重点及关键性问题：

（1）电极材料在电化学过程中的微观结构演变机制，分析不同嵌锂相的产生对电极稳定性、循环充放电等性能的影响。 

（2）理解锂离子电池中的复杂过程，如固体电解液界面膜的生长、锂离子在电解液当中的传导机 制以及电极与电解液界面特性等问题。 

（3）寻找新型电极及电解液材料，制备出更高性能且具有良好安全性的锂离子电池。 

（4）通过高通量理论计算及实验测试，探索电极电位与结构间的本质联系，为最终控制及制备出 能满足不同电位需求的电池材料。

1. 光电材料的分类和特点

光电转换包含两个方面：一是将光能转换为电能，主要利用在太阳能电池，污染治理等，另一个方面则相反，将电能转换为发光，主要利用于照明以及显示设备，如电脑手机屏幕等。

完整的光电转换过程通常需要一定的装置实现，例如太阳能电池，发光器件等。这些器件装置包含多部分，除了直接的光电转换部分外，还包括空穴、电子传输材料、电极材料等。

目前，新型光电转化材料设计方法主要以量子化学计算方法为主。借助于理论计算了解光电转化材料电子结构、能带信息以及光电转化影响因素。利用这一方法已成功地研究了元素掺杂、取代对光电转化材料性能影响的物理机制，并由此设计出一批新型光电转化材料。

例如，在二氧化钛中加入N，C，Pt 等元素掺杂以及研究缺陷对其电子结构的影响；在Science的一篇报道中，CuInxGa（1-x）Se2（CIGS）就是通过掺入适量Ga 替代部分In，可以使半导体禁带能隙在1.0~1.6eV 之间可调。

多数太阳能电池染料敏化剂，空穴传输材料皆为有机分子。同样可以通过密度泛函计算分子前线轨道与半导体的关系判断其功效，通过官能团取代等调节其性能。最近十年，借助理论计算，光电转化材料种类得到了极大的丰富。

有机分子与无机半导体或者空穴传输层与光电转换部分接触界面间的性质，通常由含时密度泛函（TD-DFT）方法研究，描述体系的激发态电子结构以及电子迁移行为。而装置整体的效率，则可以通过数值模拟的方法计算例如太阳辐射通量和太阳能设备的散热损失等。

2. 光电材料的设计与模拟的困境

高效光电转化计算研究依然存在部分问题，现在的研究正致力于解决这些问题。

目前理论计算体系依然十分有限，例如，对于密度泛函理论，通常的研究体系约为几十至几百个原子大小，这样的大小对于光电转换体系非常有限，常用的空穴传输材料Spiro-OMeTAD 分子式为C81H68N4O8，一个分子已经达到161个原子，计算中使用单个分子在数层晶体表面的吸附模型，就忽略了分子间的相互作用， 这种大小已经接近或者达到目前计算的极限，由于计算的原子数目与计算时间是指数关系，继续增大体系已经非常困难。

事实上，得益于计算机能力提升，最近十几年的计算科学已经得到了长足的进步。按照摩尔定律，未来三十年计算机能力大约可以翻二十番左右，但是随着晶体管工艺接近物理极限，计算增长能力将会放缓，即使依然按照目前的速度发展，由于计算的原子数目与计算时间是指数关系，体系的放大倍数也是有限的。

因此，目前发展计算量小并保持准确性的算法就显得非常重要，如处理大体系的线性标度电子结构方法，这也是未来发展的一个方向。可以预期，当先进的计算方法开发后，人们可以计算多个分子甚至是高分子聚合物以不同形态在表面吸附，判断其电子性质，甚至是多种分子混合协同效应。

3. 光电材料设计与模拟的发展方向

目前的计算方法还存在一些误差，例如密度泛函方法对半导体带隙计算的低估。由于误差的存在，导致计算结果需要与实验对比，并且在计算时需要选择不同的泛函，而选择的过程需要人为经验判断。现在各种更加精确地校正方法都在蓬勃发展，例如原子间的弱相互作用范德华力校正，重原子相对论效应等。当未来理论计算消除误差和人为经验时，可以领先于实验预判材料的性能，从而指导实验。

光电转化体系涉及多相表面、界面的作用行为，光电体系工作过程涉及激发态电子动力学行为，现在已经用于计算激发态性质的方法如含时密度泛函理论，依然处于发展阶段，计算激发态时依然使用基态计算的泛函会产生误差，需要进一步提高精度，需要开发适用于激发态的基组以及泛函。未来的三十年间，发展出可以计算多电子激发态，多态数计算方法，例如当某种界面或者分子吸附体系受到光照或者外加电势差影响的情况下，电子传递转移过程以及速率，这也是未来计算将会考虑的问题。

除此之外，计算方法将会更加贴近实际情况，考虑环境因素对性能的影响，甚至能够判断材料制备过程中环境因素控制。量子化学级别计算，通常计算材料在真空中的性质，部分计算考虑溶剂效应， 依然无法满足实际应用需求，未来的计算可以预测周围环境影响，考虑材料在空气或者溶剂中的性质，以及温度对其性质的影响。目前通过元胞自动机、蒙特卡洛等方法可以计算模拟晶体生长。

最后，由于光电体系通常是由多种材料构成的复杂装置，目前的计算方法基本处于一种“各自为战” 的状态，例如蒙特卡洛等方法可以计算模拟晶体生长，但是对于不同形貌电子性质的差异却无法计算。 

未来光电计算研究，除了各个方法更精细更深入的发展，还要求方法之间的横向连接。

2008 年，哈佛大学启动的哈佛清洁能源项目（Harvard Clean Energy Project）不仅通过结合传统的建模方法和现代药物开发的策略，还利用了机器学习、图形识别和化学信息学技术，此外，该计划还利用了IBM世界公共网格（WCG）提供的志愿计算机用来筛选材料分子，可以看做是发展方向的例子。

未来光电计算首先通过高通量筛选出备用分子结构骨架，然后利用元素或者官能团替换掺杂对化合物性能微调，分析化合物生长过程中容易形成的缺陷以及晶体形貌，甚至可以提供合成时所需的原料配比、反应时间等条件。 最后，构建多种材料界面，计算电子在环境中的行为，模拟电流电压与光照频率强度之间的关系，同时模拟装置在长时间工作时结构性能的变化。

1. 新型信息存储材料

随着人类社会进入信息化时代，信息成为构成人类社会的重要部分。信息的载体– 信息材料，在很大程度上决定了信息的存储形态、传播方式以及传递速度等等。

信息材料对外界环境具有相当的敏感性，比如，在不同的外界条件下（力、热、光、电、磁、声以及化学和生物等），信息材料的物理和化学性质会发生相应的变化，进而产生稳定的、可探测信号。与信息的收集、存储、处理、传递以及显示等过程相对应，信息材料分为：收集材料、存储材料、处理材料、传递材料以及显示材料等。

在众多的信息材料中，存储材料占据非常重要的位置，是我们关注的重点。计算机在20 世纪的迅速发展，使得人们需处理和存储的数据海量增加，对存储材料的要求也越来越高。

到目前为止，存储材料历经打孔纸带、穿孔纸带、盘式磁带、盒式磁带、磁鼓、软盘和硬盘等发展阶段。每一阶段的发展都是存储介质小型化、高密度存储以及存储方式多样化等方面的巨大进步。硬盘是目前最主要的存储材料，依据存储方式的不同分为：磁存储（包含金属磁粉、钡铁氧体磁粉等）、半导体存储（以硅基材料为基础的半导体材料）以及光存储（包含磁光记录以及相变光记录等）。

在不同类型存储材料的探寻中，实验工作者进行了繁杂的工作，每种存储材料的背后都是一系列昂贵的实验投入。且随着器件的小型化，以及单位面积、单位体积信息存储密度的增加，量子尺寸效应越来越明显并且直接决定了材料的最终性能。这一方面加大了实验的难度，极大地增加了实验投入。另 一方面，实验结果的可靠性也将难以保证，原子尺度上的实验操控难实现，且尺寸效应导致了结果的不确定性。

2. 信息材料的原子尺度的模拟

基于以上原因，在原子尺度上对存储材料进行更加细致的探究，总结一般性规律，是存储材料进一步发展必要条件。在这些方面，计算科学以其独特的优势，将发挥越来越重要的作用。

目前适用于不同尺度的模拟方法已经建立起来，比如：原子尺度上探究材料物性的第一性原理方法、分子动力学方法以及量子蒙特卡罗方法。在该层次上，量子力学效应显著，材料将呈现出独特的力、热、光、电、磁等特性。通过在原子尺度上对材料物性进行归纳、筛选，得出一般性规律，对存储材料小型化的发展具有很大的指导意义。

当材料将进入纳米量级后，所包含原子数的增加，一方面使材料的特性向块体演化， 另一方面也将引入更加复杂多体效应。在纳米尺寸下，受计算量的限制，第一性原理相关的计算方法不再适用。此时，基于经验势的分子动力学方法、分子场理论将会发挥非常重要的作用。当材料进入微米量级后，工程物理上的模型方法将具有更大的适用性。

从以上可以看出，计算科学的迅速发展将为新型存储材料出现与性质表征提供了强有力的工具。并且，在一定程度上，计算科学将有助于探寻实验科学无法触及的领域。

比如，一些具有优良特性的存储材料，目前实验上仍然很难合成或合成成本非常高；一些材料所包含的化学元素具有强烈的毒性和腐蚀性；一些物质的存在条件非常苛刻，如高温、高压、强磁场和强电场等等。

此外，随着信息材料微型化的发展，在原子尺寸上进行信息的存储与传递将成为信息材料发展的必然趋势。原子尺度上的信息操控， 一方面能够极大地提高信息的存储密度，使器件轻巧、易携带；另一方面，也极大地考验了信息的稳定性。因为在单原子尺寸上，零点振动效应越来越强，材料所携带信息的稳定性也越来越难以保证。当信息材料的可超控和存储单元为几个甚至单个原子时，如何保证信息的稳定性，是计算科学探索和解决的 另一重要问题。其中可行的解决方案，除了探寻和设计比较稳定的结构外，设计新型的存储方案，也是 信息材料发展的必经途径。

现今研究表明：结合磁学、微电子学基本原理的自旋电子学将在未来信息材料中发挥越来越重要的作用，而计算科学将在新型信息材料性能预测和机理解释方面起到非常大的作用。在通常情况下，电荷和自旋两个自由度是相互分离的，且在电子器件中发挥不同的作用。

比如，在电子器件中，电荷是信息的基本载体，可以通过门电压控制电流的通断，进而达到信息存储与传递的目的。在自旋自由度的使用上，主要利用电子自旋间的协同效应，即电子自旋之间相互关联形成磁畴，通过控制磁畴的不同状态实现信息的存储。

随着材料微型化的发展，传统的信息存储与传递方式的弊端逐渐凸显出来，而结合电荷和自旋两个自由度新型信息材料将发挥越来越重要的作用。

3. 信息材料设计的发展方向

新型信息材料的未来发展需要解决两个方面的问题：新材料的探寻；新型信息材料中不同耦合方式和相关机理的深入探究。

在新型功能材料的探寻方面，纳米技术进步以及计算科学的发展在发挥非常重要的作用。

一个最简单的例子为自旋阀，即通过非磁性通道连接两个铁磁性的电极，通过电荷在两个 电极之间的传输实现自旋的输运；而磁阻的大小则通过调控两端电极的自旋取向来控制。不同自旋态的分离和传递，为信息的存储和传递提供了更多地自由度。

计算科学将在自旋器件的设计和优化中发挥更大的作用。比如：在自旋阀中，两端电极的磁性耦合状态决定了体系磁阻的大小，以此决定了信息的存储形式。在电极材料中，两端电极的磁性及其耦合状态决定了器件的性能。

通过磁性计算对材料进行预筛选，将大大缩短自旋器件的设计流程。发展比较精确的磁性计算方法，是未来信息材料计算的一个重 要方向。

目前基于赝势的第一性原理计算方法还不能准确的给出材料的磁基态和不同磁性间的耦合状态；而基于全电子势的计算方法，虽然在一定程度上能够准确地得出材料的磁基态，但受到计算量的限制，只适用于较小体系。对于比较大的体系，比如：自旋阀中的两端电极，以及磁性耦合比较复杂的体系，该方法并不适用。在第一性原理计算的基础上，结合模型哈密顿量方法计算体系的磁基态以及不同体系的磁耦合状态，是材料计算一个重要的发展方向。

此外，用于材料磁性计算的密度泛函方法只适用于零温情形。实际的信息材料都处在一定的温度场内，且在实际应用中，器件发热使得材料所在处的温度比较高，此时材料的磁基态与零温情形具有很大的差别。在具体计算中，如何进一步考虑温度效应，并准确得出材料在不同温度下的磁基态与磁耦合状态，以及不同磁耦合状态对温度的响应等，是计算科学进一步发展的另一个方向。

通过电荷的传输实现自旋态的输运，是自旋电子器件的基本物理思想。在此，一个重要的问题是输运过程中自旋态的保持。这就要求传导材料中的自旋轨道耦合效应较弱，且具有较高的载流子迁移率。

因此在材料的探寻中，除了需要准确地得出电子结构，周围环境、缺陷对材料电子结构的影响，还要能够比较精确的得出材料中自旋轨道耦合。

目前的杂化泛函等计算方法，虽然能在一定程度给出材料的电子结构，但是，计算过程涉及的计算量非常大，尤其当考虑自旋轨道耦合效应时，所牵涉的计算量并不是一般的研究小组所能承受的。不但如此，杂化泛函等相关方法缺乏严格的理论论证，是一种经验的计 算方法。因材，在未来信息材料计算中，需要发展有效的，能够精确得出材料电子结构计算方法，该计算方法能够兼顾计算精度和计算量两个方面，且能够精确地得出自旋轨道耦合效应。

在上述计算的基础上，自旋输运理论的发展和完善是计算信息材料未来发展的另一方面。未来信息材料以电子的自旋为信息的载体，通过自旋态间的关联实现信息的存储与传输。当今的输运理论随在一定程度上模拟器件中电子的输运过程。但总体说来，仍然不能很好的得出电子自旋态的传递过程。因此，进一步发展自旋输运理论，使其能够比较精确的描述未来信息材料中自旋态间的关联和传导过程，也是计算信息材料未来发展的一个方面。

（1）常见的智能材料设计方法

智能材料计算的主要方法有遗传算法、免疫算法、模拟退火、演化程序、局部搜索、人工神经网络等等。

遗传算法最早由美国的J.Holland 教授于1975 年提出，它主要是借鉴生物界的进化规律（优胜劣汰，适者生存的机制）演化而来的随机化计算方法。

它的特点是直接对结构对象进行操作，没有求导和函数连续性的限定，具有较好的并行性和全局寻优能力，能够自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，而且不需要确定的规则。

遗传算法的这些优异特性，奠定了它在现代智能计算中关键技术的地位，它已被广泛地应用于新材料搜索、结构设计、机器学习、组合优化、信号处理、自适应控制和人工智能等领域。

遗传算法属于进化算法的一种，其基本运算过程主要包括初始化、个体评价、 选择运算、交叉运算、变异运算、终止条件判断、计算终止等过程。进化算法是借鉴了生物进化过程中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。

A. 遗传算法

遗传算法是随机地、没有指导地迭代搜索，为个体提供了进化机会的同时，也不可避免地产生了退化的可能。而且，遗传算法的交叉和变异算子相对固定，在求解具体问题时，可变的灵活程度较小。 这导致在求解一些复杂问题时，有可能收敛于局部最优，而不能达到理想的全局最优。

实践表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿智能计算处理事物的能力还远远不够，还必须更加深层次地挖掘与利用智能计算方法。

学习生物智能、开发和改进利用生物智能是进化算法是智能计算应用的一个研究热点。在生命科学领域，免疫与遗传一样受到了人们的广泛关注和深入研究。所以，人们将生命科学中的免疫概念引入到智能计算领域，借助免疫概念和理论并将其与已有的智能算法有机地结合起来，在保留原算法优良特性的前提下，有目的有选择地利用待求问题体系中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法。大部分的计算结果表明免疫算法是有效的而且也是可行的，它较好地解决了遗传算法中的退化问题，从而较好的保证智能计算过程中的全局收敛 性问题。

B. 模拟退火算法

模拟退火算法的基本思想来源于固体退火原理，首先将固体加温至充分高，然后让其缓慢冷却，在初始加温过程中，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而在缓慢冷却的过程中，粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能也达到最小值。

模拟退火算法新解的产生和接受主要分为四个步骤：

第一步是由一个产生函数从当前解经过简单地变换，如对全部或部分元素进行置换、互换等，产生一个位于解空间的新解；

第二步是计算与产生的新解与目标函数的差值；

第三步是依据是一个接受准则，判断产生的新解是否被接受；

第四步是当产生的新解被确定接受时，用新解代替当前解，实现了当前解的一次迭代，同时修正目标函数值，并且在此基础上开始下一轮试验。而如果新解被判定为舍弃时，则在原来的当前解基础上继续新一轮试验。

模拟退火算法求得的解与初始解状态 （算法迭代的起点）无关，该算法在理论上已经被证明是一种以概率收敛于全局最优解的全局优化算法， 具有渐近收敛性和较好的并行性。

C. 人工神经网络算法

人工神经网络算法的基本思想是模仿人脑，是具有高度智能化和并行性的未来智能计算方法。

思维学的基本观点认为，人类大脑的思维可分为抽象思维（逻辑思维）、形象思维（直观思维）和灵感思维（顿悟）三种最基本的方式。

人工神经网络主要是模拟人类思维的第二种方式，它是一个非线性动力学系统，其主要特点在于信息的分布式存储和高效的并行协同处理。人工神经网络是由大量的简单的神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。尽管单个神经元的结构比较简单，功能也极其有限，但是大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其复杂和丰富多彩的。

人工神经网络根据神经细胞、 神经网络、神经系统等生物原型结构及其功能机理，建立神经元、神经网络的基本概念模型、知识模型、物理化学模型和数学模型等，在这些基本理论模型研究的基础上进一步构建具体的神经网络模型，并利用人工神经网络组成实际的信号处理或模式识别的智能系统。人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非真实生物系统的描述，只是一种模仿、简化和抽象。

普通的电子计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。因此，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。人工神经网络在构成原理和功能等方面更加接近于人脑，它具有初步的自适应与自组织能力，能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或者过程控制。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。人工神经网络通过学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。

人工神经网络可以通过若干次学习后，提高网络判断的正确率。如人工神经网络的输出为“0”（即结果错误），则把网络连接权重朝着减小输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到相同的输入模式时，减小犯同样错误的可能性。人工神经网络按以上学习 方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。当人工神经网络对这个模式的学习获得了成功后，它将把这个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当人工神经网络再次遇到这个模式时，就能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式 也就越多。

人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。尽管人脑神经元之间传递信息的速度要远低于普通的计算机，人脑神经元之间传递信息为毫秒量级，而计算机的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模串行与并行组合的综合处理系统，因而，在许多问题 上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于普通计算机。而且人工神经网络的信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体，即使有轻微的小错误，也不会影响人工神经网络的功能。人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，虽然人脑每日有大量神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。而普通计算机是具有相互独立的存贮器 和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。

1. 材料基因工程在新材料设计中的作用

材料基因工程，是借鉴生物学上的基因工程技术，探究材料结构（或配方、工艺）与材料性质（性能）变化的关系。并通过调整材料的原子或配方、改变材料的堆积方式或搭配，结合不同的工艺制备，得到具有特定性能的新材料。

以材料设计和模拟为基础的材料基因工程已经成为当前材料科学中不可或缺的一部分，也已经让人们看到了材料基因工程的巨大作用。

在材料基因工程提出之前，新材料从研发到市场应用时间跨度非常长，某种新材料从最初的研究开发，经性能优化、系统设计与集成、验证、制造再到投入市场通常需要10~20 年时间。部分原因是一直以来过度依赖对材料研发的科学直觉与实验判断，目前大部分材料的设计与测试是通过耗时的重复实验来完成的。

而实际上，有些实验通过理论计算工具就能完成模拟。材料基因工程采用强大的计算分析和理论模拟工具，减少新材料研发和生产过程中对物理实验的依赖。改进的数据共享系统和一体化的工程团队将允许设计、系统工程与生产活动的重叠与互动。这种新的综合设计将结合更多的计算与信息技术，加上实验与表征方面的进步，将显著加快材料投入市场的种类及速度，材料的开发周期可从目前的10~20 年缩短为5~10 年。

2. 材料设计与模拟对研发与科研的影响

材料基因工程将开发新的集成式计算、实验和数据信息学工具。

这些软件和集成工具将贯穿整个材料研发链，它们采用一种开放平台进行开发，以提高预测能力，并按最新标准，实现整个材料创新基础数字化信息的整合。这一基础将与现有产品设计框架无缝结合，推动材料工程设计向快速化、全面化 发展。

此外材料基因工程将建立一个大型的开发数据共享平台。数据共享平台不仅能让研究人员能够轻松地将自己的数据导入模型，同时还要使研究和工程人员能够彼此整合数据。数据共享还将促进处于不同材料开发阶段的科学家和工程师的跨学科交流，缩短了新材料的研发周期和研发成本。

材料基因工程可以在 高性能计算机的辅助下，通过理论计算揭示物质构成、不同元素排列与材料功能之间关系，进而实现有目的设计新材料的科学工程，大大缩短了新材料的研发周期和研发成本，导致性能优越的新型功能材料不断产生。

例如，由单层碳原子构成的石墨烯，它既是当前发现的最薄的材料，也是最强韧的材料，断裂强度比最好的钢材还要高200倍，于此同时它还又有很好的弹性，拉伸幅度能达到自身尺寸的20%。 如果用一块面积1平方米的石墨烯做成吊床，本身重量不足1 毫克可以承受一只一千克的猫。

石墨烯材料是目前最有潜力的应用是成为硅的替代品，制造超微型晶体管，用来生产未来的超级计算机。根据相关理论预测，用石墨烯取代硅，计算机处理器的运行速度将会快数百倍。此外，关于石墨烯非凡应用的新闻不断出现在人们的视野当中，如手机充电只需几秒钟？史上最薄电灯泡？光驱动飞行器？似乎石墨烯已经成为了无所不能的超级材料。

以石墨烯为代表的新材料的出现，必将引起工业设计的变革，而工业设计的变革产生新的设计理念又反过来对材料科学提出新的要求，促使材料的角色发生转变，带动材料科学的进一步发展。因此，材料基因工程在我国的工业设计领域有着更强烈的实用价值和需求背景， 也是我国在先进材料及高端制造业领域达到世界领先地位的一大举措。

3. 材料设计与模拟对日常生活的影响

在材料基因工程实施之后，新材料的研发周期将大大缩短，新材料的研发成本也将大大的降低。 因此人们可以创造出更多与人类健康和福利相关材料。例如，先进材料的许多应用可解决人类健康和福 利面临的挑战——从生物相容性材料到防受伤的保护材料设计，如假肢或人工器官。防止创伤性脑损伤 设计的先进材料对于包括运动员和军事人员等在内的很多用户群体都有潜在的好处。而且还可以加快开 发清洁能源、减少对于石油的依赖，大幅度减少城市污染源。材料设计与模拟的研究可以帮助找到新技 术，如为生物燃料生产更好的催化剂、直接从阳光产生能量的人工光合作用、新颖高效的太阳能光伏、 便携式能源存储设备等。基于材料设计与模拟开发出来的先进功能材料（如高效率、低成本、轻量化的 新型电池材料）还可以减少人类生活对传统化石能源的依赖。

在人们的日常生活中，新材料的价值体现，不仅仅是诸多新的产品的涌现，更重要的是新材料广泛渗透于人类的生活，影响着人类的生存质量。材料科学每前进一小步，人类社会文明就能前进一大步。 在人类的历史长河中，新材料的发现和应用将不断创造着人类社会的新生活。

（来源丨新型工业化，作者丨刘利民，《材料基因工程:材料设计与模拟》）