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讲座回顾 | 随机结构搜索方法与材料科学

发布日期:6/8/2022

为帮助学校师生了解更加丰富的学术界前沿资讯,获得更多与专家学者近距离交流的机会,广东以色列理工学院推出“Guangdong-Technion科技领军人物系列讲座”,为师生带来精彩的学术盛宴。


近日,剑桥大学材料科学与冶金系教授Chris Pickard为广以师生带来了两场讲座,分别从科普和学术的视角分享了他在材料学领域的研究心得。


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科普讲座:极端材料的研究理论

许多工程应用需要能够在极端温度、压力或腐蚀条件下运作的材料。因此深入研究材料的性质,并寻求能够更好地适应这些恶劣环境的新材料成为了当代科学亟待解决的课题。极端材料,让人类上九天揽月不是白日梦,下五洋捉鳖并非空穴风。


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广以材料科学与工程专业副教授Elissaios Stavrou主持讲座


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汕头市金山中学学生线上观看讲座


本场讲座主要介绍了CASTER代码和随机结构搜索(AIRSS)方法。运用量子力学,从第一原理出发计算逼真材料属性的方法创造了稳健高效、使用广泛的计算机代码——CASTER代码。Chris Pickard教授介绍道:“利用密度泛函理论,CASTER代码可以模拟材料的各种独特性质,包括能量学、原子级结构、振动性质、电子响应性质等。”


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AIRSS是一种非常简单但功能强大且高度并行的结构预测方法。“AIRSS已被用于结构预测中的许多里程碑式的研究,包括预测SiH4在压力下的结构,理解致密氢(并预测混合相IV)的理论结构,理解在太帕斯卡压力下铝中的不相称相,以及氨的离子相。随着计算资源的爆炸式增长,这些方法使得探索原子组成和排列中具有极端特性的新材料成为可能。”Chris Pickard教授如是说。


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科学讲座:测绘稠密物质的复杂化学成分

“发现宇宙中新物质的结构也许比发现钻石的结构更让我着迷,因为它们是未知的。这是我进入材料科学领域的初心。”Chris Pickard教授的语气平静却无比坚定。用于结构预测的第一原理和高压化学理论为探索稠密物质提供了强有力的工具。正是由于宇宙中的大部分物质很可能存在于更复杂的混合物中,因此以AIRSS 为代表的结构预测方法有助于人类发现新物质,更好地探索宇宙。Chris Pickard教授强调:“发现具有极端特性材料的关键在于提高人类筛选各种化合物的能力,这再次说明了AIRSS的重要性。”


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展望材料科学的未来发展方向时,Chris Pickard教授表示:“未来对复合材料的研究将越来越普遍,但这一过程将充满挑战。AIRSS技术使数据可视化,且数据的可视化将变得越来越重要,这会对材料研究提供极大的帮助。”


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记者手记

如果在我们不断追求远方的道路上注定有“狂风暴雨”的洗礼,与其说我们需要的是一身能抵挡极端环境的外衣,不如说我们需要的是一颗在淬炼中仍能被保护完好的初心——冰清玉洁似出泥之莲,满怀希望如啄泥之燕。


文:刘华一、GTIIT传媒与公共事务部

图:邹天宇、钟灏然、GTIIT传媒与公共事务部


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