基于计算机的方法正在成为寻找用于光伏、电池和数据传输等关键技术的新材料的日益强大的工具。德国奥尔登堡大学的 Caterina Cocchi 教授博士和 Holger-Dietrich Saßnick 现在开发了一种高通量自动化方法，可以直接从既定物理定律(第一原理)的水平开始计算晶体材料的表面特性。

在《npj 计算材料》杂志上发表的一篇文章中，他们报告说，这可以加快能源领域等关键领域应用的相关材料的搜索速度。他们还计划将该方法与人工智能和机器学习技术相结合，以进一步加速这一过程。

两位物理学家解释说，到目前为止，类似的方法主要集中在散装材料而不是表面上。 “能量转换、生产和存储的所有相关过程都发生在表面上，”奥尔登堡大学理论固体物理研究小组负责人科奇说。

然而，计算表面的材料特性比完整晶体更具挑战性，因为由于晶体结构缺陷或晶体生长不均匀等因素，表面刻面通常具有复杂的结构，她解释道。

这种复杂性给材料科学领域的研究人员带来了问题：“通常不可能在实验中清楚地确定样品的特性，”科奇说。这促使 Cocchi 和她的同事 Saßnick 开发了一种自动化程序，用于高质量筛选新化合物的特性。

可靠的结果

他们的工作结果被纳入到aim2dat计算机程序中，该程序只需要化合物的化学成分作为输入。有关晶体结构的信息是从现有数据库中提取的。然后软件计算材料表面化学稳定的条件。

在第二步中，它确定关键属性，特别是激发电子进入传导状态或从表面分离所需的能量。例如，该参数在将太阳能转化为电能的材料中发挥着重要作用。 “我们在计算中不做任何假设;我们只使用量子力学的基本方程，这就是为什么我们的结果非常可靠，”科奇解释道。

两位科学家利用半导体碲化铯证明了该方法的适用性。这种材料的晶体用作粒子加速器中的电子源，可以以四种不同的形式出现。 “材料样品的成分和质量在实验中很难控制，”萨尼克指出。尽管如此，奥尔登堡的研究人员能够对碲化铯晶体不同结构的物理性质进行详细分析。

Cocchi 和 Saßnick 已将该软件嵌入到可公开访问的程序库中，以便其他研究人员也可以使用和改进该程序。 “我们的方法作为发现新材料(特别是物理和结构复杂固体)的工具具有巨大的潜力，可用于能源领域的各种应用， ”科奇说。

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