谷歌DeepMind突破：AI预测晶体材料，登Nature子刊

深度学习再下一城：谷歌DeepMind突破性算法精准预测晶体材料，揭示物质形成奥秘

引言：

在浩瀚的物质世界中，晶体以其规则的原子排列和独特的物理化学性质，构成了我们现代科技的基石。然而，晶体的形成过程，尤其是从无定形前体到亚稳态晶体的转变，一直以来都是一个难以捉摸的谜团。近日，谷歌DeepMind的研究人员取得一项突破性进展，他们利用深度学习技术开发出一种名为a2c的全新计算方法，能够高精度地预测多种材料系统中无定形前体的结晶产物，为材料科学和相关领域的研究打开了新的大门。这项研究成果已于2024年12月18日发表在《自然·计算科学》（Nature Computational Science）子刊上，引发了学术界的广泛关注。

主体：

1. 晶体形成之谜：从无序到有序的挑战

长期以来，科学家们一直试图理解和预测晶体的形成过程。从自然界的地质演化到生物体的矿化过程，再到实验室中新材料的合成，晶体形成都扮演着至关重要的角色。然而，无定形前体结晶为亚稳态晶体的过程，由于其复杂性和高度动态的特性，一直超出传统分子建模和从头算方法的预测能力。

2. DeepMind的创新：a2c算法的诞生

为了解决这一难题，谷歌DeepMind的研究人员另辟蹊径，他们没有采用传统的结构搜索方法，而是将目光投向了深度学习。他们开发了一种名为a2c的计算方法，该方法利用深度学习原子间势，在原子尺度上采样局部结构图案，从而预测无定形前体的结晶产物。

a2c算法的核心思想是，通过熔化和淬火分子动力学（MQMD）创建无定形前体的原子模型，然后利用精确的原子间势，在周期性边界条件下松弛大量非晶态原子构型的子晶胞。研究人员认为，具有种子基序的子晶胞最终会松弛到相邻的能量盆地中，从而实现成核。通过这种方式，a2c能够找到与实验观察到的初始结晶产物非常接近的晶体结构。

3. 高精度预测：多材料系统的验证

研究人员利用a2c算法对多种无机系统进行了测试，包括多晶型氧化物、氮化物、碳化物、氟化物、氯化物、硫属化物和金属合金。结果显示，a2c能够高精度地识别这些系统中最初由无定形前体成核的多晶型物最可能的晶体结构。

为了量化a2c的优势，研究人员将其与随机结构搜索（RSS）方法进行了比较。结果表明，在两种方法都能识别出产物的系统中，a2c的精度比RSS高出1.2倍到6倍。这一显著的提升源于a2c将搜索范围限制在靠近无定形盆地的能量景观部分，从而避免了全局结构搜索的盲目性。

4. 结构相似性：亚稳态晶体形成的奥秘

研究人员发现，a2c方法观察到的转变中，原子位移的大小与Buerger分类中的位移和膨胀多晶相变中发生的原子偏移相似。这种偏移发生在具有结构关系的多晶型物之间，只需要最少的键断裂或重排。由于同质异形体的结构相似性，这些转变通过低能界面快速发生。

这一发现不仅解释了a2c预测结果与实验观察结果一致的原因，也揭示了亚稳态晶体形成的深层机制：与非晶前体共享局部结构模式的晶体，在退火时成核的障碍较低。

5. 应用前景：开启材料科学新篇章

这项研究的突破性意义在于，它为材料科学领域提供了一种强大的工具，可以高精度地预测无定形前体的结晶产物。这不仅有助于科学家们理解物质形成的奥秘，还为新材料的合成和开发提供了新的思路和方法。

例如，在相变存储器、纳米结晶金属玻璃软磁体和具有精细调整的电子或光学特性的陶瓷等领域，a2c算法有望发挥重要作用。通过精确预测非晶态前体的结晶路径，科学家们可以更有效地设计和合成具有特定性能的新材料。

结论：

谷歌DeepMind的这项研究成果，不仅展示了深度学习在材料科学领域的巨大潜力，也为我们揭示了物质世界中从无序到有序的转变机制。a2c算法的成功开发，标志着我们对晶体形成过程的理解迈上了一个新的台阶。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们有理由相信，它将在材料科学领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的创新和突破。

参考文献：

论文原文: Predicting emergence of crystals from amorphous precursors with deep learning potentials. Nature Computational Science, 2024.
机器之心报道: 高精度识别多材料系统，谷歌DeepMind深度学习方法预测晶体材料，登Nature子刊. 2024.

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