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在這些課題組中，CEDER課題組最具影響力。在2017年，由于他在應用計算材料設計及儲能材料(主要是鋰電池材料)與技術方面的研究，CEDER當選為美國工程院院士。

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他同PERSSON課題組的materialsproject.org平臺在世界范圍內有很大影響，其對自身的定位就是成為材料研究領域的谷歌。

Materials Project包含了一個存儲信息量很大(有近6萬個晶體結構)的數據庫，可 以存儲高通量材料性質計算的結果，例如各種計算信息，包括能帶態密度信息，也包括電池材料的充放電曲線、相圖等，所有材料計算的研究工作者可以在這個開發的平臺上下載結構、搜索材料性質、查看材料相圖、甚至可以利用這個網站的平臺搜索未知的材料。此外這個網站還開放了數據庫接口，利用這個數據庫，大家可以使用寫代碼的方式，搜尋篩選材料。

在這樣的工作模式下，材料重復計算的次數被減少了，在做材料計算的時候，人為操作的次數變少，計算機智能化的判斷設計變多了，材料計算速度得到了極大的提升。

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CEDER團隊早期主要是利用蒙特卡洛方法計算有固定晶體結構位點的金屬合金氧化物材料，發表了許多使用計算研究金屬合金氧化物中氧原子排布方式的文章。

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接著，CEDER等做了許多關于鋰電池材料的結構和相的研究，在這些研究工作中，他們使用了一種從冶金學計算蒙特卡洛方法發展而來的團簇展開方法：這種方法是使用部分已知的密度泛函計算結果，對體系的總能量進行擬合，然后再利用擬合的結果預測未知體系的總能的方法。該方法本身依賴于密度泛函理論計算，但又使用了一些統計的概念，加速了普通的密度泛函計算，也就是一個類似與現在材料基因組計算方法的工具。其核心是犧牲一部分精度，換取更快的計算速度，然后在更快的計算中進行材料的篩選。

從2003年起，CEDER等陸續發表了一些含有“數據挖掘”、“高通量計算”等標題的論文。可以說這是最初的利用計算機技術來加速傳統材料工業發展的材料基因組技術構想萌芽。

就目前而言，該平臺在發展材料基因組技術上相對領先，他們有成熟的材料數據庫，有一些較為成熟的材料計算方法和材料篩選機理經驗積累，有許多成熟的研究材料基因組的科研人員，也有在灣區硅谷旁全世界最先進的計算機思想的浸染，并且已經在新能源材料領域有了很多相關的運用材料基因組技術的成功案例。

但其離真正系統性指導實驗，加速實驗，還需要突破很多瓶頸。

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Ceder團隊最新Nature：

Wolverton(OQMD)

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美國西北大學材料與機械教授CHRIS WOLVERTON的研究組是一個具有交叉學科的研究組，其成員的背景非常多樣，包括材料、物理、化學、機械工程和數學。

他們研究的內容也非常廣泛，包括電池材料、儲氫材料、太陽能材料、熱電材料和機器學習數據挖掘等。

WOLVERTON研究組的計算資源豐富，有1008個核的Linux機群，此外他們還與西北高性能計算系統合作，有大量機時可以使用。

WOLVERTON受到了CEDER的Materials Project啟發，按照自己的思路于2013年建立了“開放量子材料數據庫”(theopen quantum materials database，OQMD)并免費在http://oqmd.org/上公開。這是一個基于密度泛函理論(DFT)計算的材料的熱力學和結構的數據庫。

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這個數據庫有友好的網絡界面適合小規模訪問，也提供API接口下載整個數據庫。目前該數據庫現在包含471857個條目，還包括一些全新的結構。OQMD中除了給出材料的晶體結構、能量、空間群、形成能、數據來源、能帶等性質之外，清楚的顯示出材料的相圖是該數據庫的一大特色。

此外，該研究組從數千個DFT計算的數據庫 (OQMD)中構建了機器學習的模型，利用模型可預測任意化合物的熱力學穩定性，而不需其它的任何輸入，而且比DFT計算的時間少了6個數量級。WOLVERTON等使用該模型掃描了大約160萬個新型三元化合物的候選組合，成功預測了4500 種新型的穩定材料。

同樣利用機器學習的方法，WOLVERTON課題組研究了氧化鋯中摻雜劑穩定性的力量驅動機制問題，他們創建一個聚類排序建模(CRM)自動化方法，用于發現大型性質數據庫中的強大化學描述符，并將CRM應用于氧化鋯摻雜劑的穩定性研究。CRM作為一種通用方法，在實驗和計算數據兩方面都可以進行操作，識別摻雜氧化物的電子結構特征，當摻入氧化物溶解在氧化鋯中時能很好地預測氧化物的穩定性。

他們還利用一種被稱為元素替換法的高通量計算方法，用DFT計算了378種XYZ型(X=Cr、Mn、Fe、Co、Ni、 Ru、Rh，Y=Ti、V、Cr、Mn、Fe、Ni，Z=A1、Ga、 In、Si、Ge、Sn、P、As、Sb)的half-Heusler合金的電子結構、磁性和結構穩定性。通過計算，得到了相圖，預測了全新的熱力學穩定相和幾十個具有負的形成能的半導體、半金屬和接近半金屬。

應該說，該研究團隊目前在數據庫建設、材料基因組技術方法開發及應用領域均具有一定的領先優勢。

國內材料基因組研究進展迅速

國內在該方面已經開展相關研究的科研單位與院校有上海材料基因工程研究院、中國科學院寧波材料基因研究院、北京大學深圳研究生院新材料學院、清華大學深圳研究生院、北京計算科學研究中心、南方科技大學、電子科技大學等。但與美國等先進國家存在較大差距，比如缺乏獨立自主研發的高通量材料計算程序、缺乏高通量材料檢測設備和較為實用完備的材料基因數據庫引。

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中國科學院物理研究所陳立泉院士團隊在中國獨立研究開發和編著了自動化高通量計算方法及軟件平臺，獲得了著作權，通過超級計算機，能夠對無機晶體學數據庫中30萬條數據中選擇含鋰材料，通過快速“鍵價和”方法及高精度第一性原理分子動力學方法，計算材料的電子結構、三維離子導電通道、離子遷移活化能，從而建立電解質與電極材料的數據庫。通過該數據庫，進一步建立數據挖掘方法，有利于新的固體電解質材料的篩選，該高通量計算方法已經預測了一種硫化物電解質，并獲得實驗驗證。

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上海材料基因工程研究院在張統一院士的帶領下，在數據庫建設、集成計算與軟件開發、結構與物性表征、服役與失效等基地建設方面進行了大量基礎性工作。

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寧波材料基因工程研究院項曉東研究員(現為南方科技大學教授)發展了高通量組合材料實驗及原位實時高通量組合材料實驗技術，包括基于同步輻射大科學裝置發展的普適性原位實時高通量材料成分/結構表征技術，該技術基于可調脈沖紅外激光和同步輻射微束白光X射線，可探明涵蓋時間、溫度、環境氣氛等工藝參數的材料結構/成分/工藝/相關性。基于其它微區表征探針或譜學測試工具，還可發展一系列功能豐富的原位實時高通量表征技術，從而充分發揮高通量組合材料制各與表征技術作為“新材料搜索引擎”的潛力。

2014年其團隊所開發的新一代組合材料芯片技術使材料的合成和篩選由“一鍋一炒”變為“萬鍋同炒”，效率迅速提升1000～100000倍，從而把研發新材料的時間最短壓縮至一周。

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吉林大學馬琰銘教授的團隊依據化學組分來開展物質結構預測的相關理論和模擬方法，并結合第一性原理計算和高壓實驗測量，探索高壓等限域條件下物質的新奇物理與化學性質，設計并合成新型非常規高壓相多功能材料，揭示結構與宏觀性質之間的內在聯系，為發展新的物理理論奠定知識儲備。基于晶體對稱性的分類檢索思想，結合粒子群多目標優化算法，引入成鍵特征矩陣，研究組提出并發展了CALYPSO(crystal structural analysis by particle swarm optimization)結構預測方法，在此基礎上開發了擁有自主知識產權的CALYPSO結構預測程序。CALYPSO軟件包的輸入量是化學組分和外界條件(如壓力)，通過結構演化和總能的計算來合理確定物質的結構，并可以根據需要進行功能材料(如超硬材料等)的結構設計。CALYPSO軟件不僅可以開展三維晶體的結構研究，還可以開展二維層狀材料和二維表面重構以及零維團簇的結構研究，未來還可以開展其它結構現象豐富的熱點研究(如界面、過渡態、化學反應等)。

此外在世界其它國家和地區，材料基因組研究也在蓬勃發展。

針對在高通量計算中遇到的結構尋找高對稱點和K點路徑的問題，瑞士洛桑的科學家和日本東京大學的課題組在materialscloud.org上發布了一個關于尋找結構對稱性的軟件，幫助了材料基因組的高通量計算的研究。在這個軟件包中，該課題組對于結構的對稱性、對稱操作等性質進行了詳細地分析，并且以代碼的形式存在。此外，在materialscloud.org網站中，還有許多關于贗勢的信息和下載的渠道。雖然這個網站沒有直接的材料基因組的工作，但是這些基礎的工作也為材料基因組的工作提供了很好的基礎和平臺，加速了材料基因組的研究。

在新加坡，涌現出來了大批量的高通量實驗制備的工作。

新加坡科技設計大學的課題組使用MoS_x(2<x<3)與多壁碳納米管復合，制備出了大于1000 mA·h／g的陽極材料。

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新加坡南洋理工大學的課題組制備 Pt-MoS₂材料中也使用了高通量制備的方法，并在 Nature Communication上發表論文。

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南洋理工與斯坦福大學的課題組合作，針對Sn-Ge合金進行了高通量的制備。

在計算方面，南洋理工的課題組使用現有的數據建模，篩選出了適用于對一氧化碳催化的材料。

在針對部分元素在面心立方材料中雜質擴散和活化能的研究中，新加坡的高性能計算研究所使用高通量計算的方法，對于這類材料的性質進行了分析。

在日本，材料基因組的研究在各個材料領域得到了很大的發展。

在日本的國家先進工業科學技術研究所使用材料計算的方法研究了自然界中不存在但是又能儲存很大熱量的糖醇類的材料。

日本的亞太研究與技術中心與德國的弗勞恩霍夫材料力學研究院合作，使用高通量計算的方法篩選出了一類永磁體的材料。

可見，在世界各地，都有材料基因組學的研究，所涉及的范圍不僅僅在傳統的無機晶體材料，也有有機材料的研究。所使用的方法不僅僅在高通量計算、高通量篩選方面應用廣泛，在高通量實驗制備方面也各有特色。

參考文獻：林海, 鄭家新, 林原, 等. 材料基因組技術在新能源材料領域應用進展[J]. 儲能科學與技術, 2017, 6(5):990-999.