IF=79.8！牛津大学，Nature顶级综述！AI+机器学习助力设计非晶材料！

研究背景

非晶材料是指没有长程有序结构的固体，因其在光电电子学、催化、电池等领域的广泛应用而引起了越来越多的关注。与传统的晶体材料相比，非晶材料具有优异的性能，例如高容缺性、优异的电化学稳定性和更低的介电常数等，这使得它们在高性能电子器件、能量存储和传感器等方面表现出巨大的潜力。然而，非晶材料的复杂结构使得其表征与设计面临巨大挑战。传统的材料设计方法多集中于有序晶体结构，而非晶材料由于没有晶格对称性，难以用标准的晶体结构模型描述，这导致了其理论研究和实验合成的困难。

成果简介

近日，牛津大学Yuanbin Liu（一作），Volker L. Deringer、Lena Simine等携手在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。来自材料科学领域的研究团队在非晶材料的计算设计方面取得了重要进展。

该团队结合人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，通过先进的计算建模方法，成功建立了原子尺度结构与宏观功能之间的关联模型。研究人员指出，通过将物理基础建模与人工智能相结合，可以更精确地预测非晶材料的结构特性与性能。这一方法的应用不仅有效地突破了传统计算方法在模拟非晶材料时面临的瓶颈，还为非晶材料的合成与应用提供了全新的思路。

在该研究中，团队成功设计了一种新的非晶电池电极材料，凭借其无序结构，表现出比传统晶体电极材料更高的容量和更优越的循环稳定性。这一成果标志着非晶功能材料的计算设计向现实应用迈出了重要的一步，为今后非晶材料的快速发现和功能化设计奠定了基础。该研究还展示了人工智能在材料设计中的潜力，预示着未来非晶材料在多个领域的广泛应用。

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观点亮点

（1）本文认为非晶固体的计算设计是材料研究中的新兴且具有巨大潜力的前沿领域。尽管传统上，材料设计主要集中在有序晶体材料上，但随着计算建模和人工智能（AI）技术的进步，非晶材料的“按设计”合成已变得可能。计算方法和人工智能能够提供原子尺度结构、微观性质与宏观功能之间的联系，从而推动非晶功能材料的设计。

（2）实验讨论了目前在非晶固体领域面临的主要挑战，如非晶材料缺乏晶体的平移对称性，导致其表征困难。DFT计算方法的高计算成本使得对非晶材料的模拟存在局限，且难以捕捉纳米尺度异质性。尽管如此，最近的研究显示，人工智能和机器学习方法正在为解决这些问题提供新的思路和方法。通过AI驱动的计算设计，可以加速非晶材料的发现与优化，尤其是在光电电子学、电池技术等领域的应用。

（3）此外，文章还讨论了非晶材料在合成和制造中的特殊挑战，特别是如何避免非晶材料在实验中转变为稳定的晶体结构。针对这些问题，研究者提出了新型的实验合成路线，并建议结合物理建模和人工智能，克服这些障碍。总的来说，计算设计和AI的结合将为非晶材料的开发提供新的机遇，并为未来的实验合成提供重要的理论指导。

图文解读

图1:用于新兴技术的非晶材料。

图2: 模拟非晶材料的结构。

图3: 预测非晶材料的性能。

图4: 非晶材料设计的闭环视图。

结论展望

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的不断发展，非晶材料的计算设计迎来了前所未有的机遇。通过结合物理建模与AI驱动的方法，我们可以突破传统的研究瓶颈，探索和设计出具备特定功能的非晶材料。这一进展不仅能加速新材料的发现，还能帮助我们更深入地理解非晶材料的复杂结构和性能。

然而，要实现这一目标，仍面临诸多挑战，尤其是数据的稀缺性和高效的机器学习模型的训练问题。此外，非晶材料的合成与表征技术仍需进一步完善，尤其是如何确保实验室合成的可重复性和高效的自动化表征。尽管如此，随着数据库建设的推进和自动化合成技术的发展，非晶材料的设计将越来越趋向精准化与高效化。

未来，跨学科的合作将是推动这一领域发展的关键，尤其是在AI、材料学和实验技术的深度融合下，非晶材料的设计与应用将为能源、电子、催化等多个领域带来革命性的突破，促进材料科学的创新与进步。

文献信息

Liu, Y., Madanchi, A., Anker, A.S. et al. The amorphous state as a frontier in computational materials design. Nat Rev Mater (2024).

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