2023-07-11 德国 来源：其他 作者：李维科 领域：新材料
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据亥姆霍兹联合会网站7月7日消息，德国亥姆霍兹德累斯顿罗森多夫研究中心（Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf，HZDR）高级系统理解中心（Center for Advanced Systems Understanding，CASUS）的研究人员开发出一种基于机器学习的模拟方法取代传统的电子结构仿真技术，可以为材料建模提供大规模的精确电子结构计算。经典原子模拟方法可以处理大型复杂系统，但其对量子电子结构的省略限制了其适用性；而不依赖于经验建模和参数拟合等假设的模拟方法提供了高保真度，但对于计算能力的要求较高。研究人员开发出材料学习算法（MALA）软件堆栈（算法和软件组件的集合），将机器学习与基于物理的方法相结合来预测材料的电子结构，与传统算法相比具有显著的速度优势。该方法可应用于开发新疫苗和新型储能材料、对半导体器件进行大规模模拟、研究材料缺陷以及探索将温室气体转化为气候友好矿物质的化学反应等研究领域。相关研究成果发表在《npj计算材料》（npj Computational Materials）期刊上。
