The Roadmap of Inorganic Computational Materials Databases: Capabilities, Credibility, Coverage, and the Open Frontier
本文评估了当前无机计算材料数据库的发展现状，指出虽然方法论能力已趋于成熟，但扩展的主要障碍在于实现可靠准确性的经济成本，并提出了一个三阶段路线图，旨在通过先进的工作流和社区治理系统地解决这些差距，从而解锁高成本的属性族。
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在过去的十五年里，无机材料的探索经历了一场静悄悄的革命。科学家们不再是在实验室里一次测试一种物质，而是现在利用强大的计算机，在任何原子被混合之前，就计算出整个化学化合物家族的性质。这种方法依赖于一种被称为密度泛函理论的方法，这是一套数学规则，允许计算机预测电子在固体内部的行为。通过运行这些计算，研究人员可以生成庞大的数据库，有效地创建一张物质世界的数字地图。这些数据库已成为不可或缺的工具，引导实验人员寻找具有潜力的电池、太阳能电池和超导体候选材料，而无需他们亲自进行任何模拟。其愿景是，通过绘制出这些可能性，我们可以比以往任何时候都更快、更高效地发现有用的材料。
然而，来自中国物理研究所的一个研究团队提出的一个新观点表明，这张数字地图远非完整。尽管该领域发展迅速，但增长并不均衡，留下了物质世界中广阔且未被勘测的领地。作者调查了十九种不同类型的材料性质，从简单的测量指标（如晶体形状）到复杂的行为（如热传导或对磁场的响应）。他们发现，计算这些性质的技术已经存在；软件工具已经成熟，能够处理实验人员可能测量的几乎所有性质。障碍不再是缺乏能力，而是信任的经济学问题。有些性质计算成本低且容易实现高置信度，而另一些性质则计算成本极高，或者对计算细节极其敏感，以至于大规模发布这些数据仍然是一种冒险。
研究人员根据成本和可靠性将这些性质组织成一个景观图。在景观图的顶端，即计算既负担得起又值得信赖的地方，坐落着那些已经被大量采集的性质。这些包括晶体的基本形状、形成能和刚度。主要的数据库现在包含了这些特定特征的数百万条记录。向下移动景观，情况发生了变化。诸如电子跨越能隙所需的精确能量，或是材料通过振动传导热量的方式，这些性质都更难计算。它们需要更多的计算能力和更精细的处理，因此仅出现在针对特定材料组的精选数据库中。在景观图的底部，有九类性质属于空白地带。其中包括核磁共振参数（用于描述原子周围的局部磁环境）以及量子输运性质（描述电流如何在微型器件中流动）。对于这些性质，目前完全不存在系统性的数据库。
作者认为，这些空白区域并非历史的偶然，而是对“什么值得投入精力”这一问题的理性决策的结果。例如，计算热导率这样的性质，对于单一材料可能需要数十万小时的计算机运行时间，这使得利用现有方法为数百万种化合物进行计算变得不可能。同样，一些性质高度依赖于科学家在运行模拟时所做的特定选择，这意味着如果没有严格的标准协议，数据将过于不可靠而无法被信任。论文指出，未来十年的进展将不在于发明新的计算方法，而在于寻找更聪明的方法。他们提出的路线图分为三个阶段。首先，社区应专注于连接现有的数据库并标准化数据共享方式，确保一个数据库中的数值可以直接与另一个数据库中的数值进行比较。
在中期目标中，重点是将那些目前因成本过高而无法面向所有人计算的性质进行工业化。作者指出，机器学习原子间势能模型的兴起是一个游戏规则改变者。这些模型通过在少量高精度计算的基础上进行训练，随后可以以极低的计算量预测数百万种其他材料的行为。最近的一项研究已经利用这种方法计算了超过23万种材料的热导率，这在几年前是不可能完成的任务。通过使用这些替代模型，研究人员可以填补景观图的中部，将全声子谱和缺陷能等性质带入大规模数据的范畴。
展望更远的未来，最后的边疆涉及征服那些最困难的性质，例如与复杂光谱学和量子输运相关的性质。这不仅需要更好的模型，还需要对基础设施进行彻底的改造。作者设想了一个由自主计算系统运行模拟、根据实验数据验证结果，甚至从数十年的科学文献中提取结构化信息以构建补充数据库的未来。这将把庞大的已发表论文档案变成一个可查询的资源，使计算机能够直接从人类的发现中学习。最终目标是将该领域从孤立项目的集合转变为一个连贯、可靠的基础设施。这个故事的第一幕已经完成：工具已经准备就绪，易于获取的数据也已收集完毕。第二幕才刚刚开始，其定义将取决于社区如何应对那些困难、昂贵且目前处于空白地带的领域，从而构建出一幅真正的、完整的无机世界地图。
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