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研究背景

非晶材料是指沒有長程有序結構的固體，因其在光電電子學、催化、電池等領域的廣泛應用而引起了越來越多的關注。與傳統的晶體材料相比，非晶材料具有優異的性能，例如高容缺性、優異的電化學穩定性和更低的介電常數等，這使得它們在高性能電子器件、能量存儲和傳感器等方面表現出巨大的潛力。然而，非晶材料的復雜結構使得其表征與設計面臨巨大挑戰。傳統的材料設計方法多集中于有序晶體結構，而非晶材料由于沒有晶格對稱性，難以用標準的晶體結構模型描述，這導致了其理論研究和實驗合成的困難。

成果簡介

近日，牛津大學Yuanbin Liu（一作），Volker L. Deringer、Lena Simine等攜手在Nature Reviews Materials期刊上發表了題為“The amorphous state as a frontier in computational materials design”的最新觀點論文。來自材料科學領域的研究團隊在非晶材料的計算設計方面取得了重要進展。

該團隊結合人工智能（AI）和機器學習（ML）技術，通過先進的計算建模方法，成功建立了原子尺度結構與宏觀功能之間的關聯模型。研究人員指出，通過將物理基礎建模與人工智能相結合，可以更精確地預測非晶材料的結構特性與性能。這一方法的應用不僅有效地突破了傳統計算方法在模擬非晶材料時面臨的瓶頸，還為非晶材料的合成與應用提供了全新的思路。

在該研究中，團隊成功設計了一種新的非晶電池電極材料，憑借其無序結構，表現出比傳統晶體電極材料更高的容量和更優越的循環穩定性。這一成果標志著非晶功能材料的計算設計向現實應用邁出了重要的一步，為今后非晶材料的快速發現和功能化設計奠定了基礎。該研究還展示了人工智能在材料設計中的潛力，預示著未來非晶材料在多個領域的廣泛應用。

觀點亮點

（1）本文認為非晶固體的計算設計是材料研究中的新興且具有巨大潛力的前沿領域。盡管傳統上，材料設計主要集中在有序晶體材料上，但隨著計算建模和人工智能（AI）技術的進步，非晶材料的“按設計”合成已變得可能。計算方法和人工智能能夠提供原子尺度結構、微觀性質與宏觀功能之間的聯系，從而推動非晶功能材料的設計。

（2）實驗討論了目前在非晶固體領域面臨的主要挑戰，如非晶材料缺乏晶體的平移對稱性，導致其表征困難。DFT計算方法的高計算成本使得對非晶材料的模擬存在局限，且難以捕捉納米尺度異質性。盡管如此，最近的研究顯示，人工智能和機器學習方法正在為解決這些問題提供新的思路和方法。通過AI驅動的計算設計，可以加速非晶材料的發現與優化，尤其是在光電電子學、電池技術等領域的應用。

（3）此外，文章還討論了非晶材料在合成和制造中的特殊挑戰，特別是如何避免非晶材料在實驗中轉變為穩定的晶體結構。針對這些問題，研究者提出了新型的實驗合成路線，并建議結合物理建模和人工智能，克服這些障礙。總的來說，計算設計和AI的結合將為非晶材料的開發提供新的機遇，并為未來的實驗合成提供重要的理論指導。

圖文解讀

圖1:用于新興技術的非晶材料。

圖2: 模擬非晶材料的結構。

圖3: 預測非晶材料的性能。

圖4: 非晶材料設計的閉環視圖。

結論展望

隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的不斷發展，非晶材料的計算設計迎來了前所未有的機遇。通過結合物理建模與AI驅動的方法，我們可以突破傳統的研究瓶頸，探索和設計出具備特定功能的非晶材料。這一進展不僅能加速新材料的發現，還能幫助我們更深入地理解非晶材料的復雜結構和性能。

然而，要實現這一目標，仍面臨諸多挑戰，尤其是數據的稀缺性和高效的機器學習模型的訓練問題。此外，非晶材料的合成與表征技術仍需進一步完善，尤其是如何確保實驗室合成的可重復性和高效的自動化表征。盡管如此，隨著數據庫建設的推進和自動化合成技術的發展，非晶材料的設計將越來越趨向精準化與高效化。

未來，跨學科的合作將是推動這一領域發展的關鍵，尤其是在AI、材料學和實驗技術的深度融合下，非晶材料的設計與應用將為能源、電子、催化等多個領域帶來革命性的突破，促進材料科學的創新與進步。

文獻信息

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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