利物浦大学研究人员开发的一种数学算法可能标志着在寻求设计新材料的过程中发生了一步变化，而这些新材料是迎接净零和可持续未来的挑战所必需的。研究人员在《自然》杂志上发表文章，表明一种数学算法可以保证仅仅根据构成材料的原子知识来预测任何材料的结构。

该算法由利物浦大学化学系和计算机科学系的一个跨学科研究小组开发，它一次系统地评估了整组可能的结构，而不是一次一次地考虑它们，以加速识别正确的解决方案。

这一突破使得确定那些可以制造的材料成为可能，并在许多情况下预测其特性。新方法在量子计算机上进行了演示，量子计算机有可能比经典计算机更快地解决许多问题，因此可以进一步加快计算速度。

我们的生活方式依赖于材料--"所有东西都是由某种物质构成的"，未来需要新的材料来迎接净零的挑战，从用于清洁能源的电池和太阳能吸收器，到提供低能耗的计算以及为我们可持续的未来制造清洁聚合物和化学品的催化剂。

这种探索是缓慢而困难的，因为原子有很多方式可以组合成材料，特别是有很多结构可以形成。此外，具有变革性质的材料很可能具有与今天已知的结构不同的结构，而预测一个一无所知的结构是一个巨大的科学挑战。

大学化学系和材料创新工厂的Matt Rosseinsky教授说："现在对晶体结构的预测有了确定性，就有机会从整个化学空间中准确地确定哪些材料可以被合成，以及它们将采用的结构，使我们第一次有能力确定未来技术的平台。有了这个新工具，我们将能够确定如何使用那些广泛存在的化学元素，并开始创造材料来取代那些基于稀缺或有毒元素的材料，以及找到比我们今天所依赖的材料更好的材料，迎接可持续社会的未来挑战。"

该大学计算机科学系的Paul Spirakis教授说："我们设法为晶体结构预测提供了一种通用算法，可以应用于多种结构。将局部最小化与整数编程相结合，使我们能够利用离散空间的强优化方法探索连续空间中的未知原子位置。"

研究人员目标是在发现新的和有用的材料的美好冒险中探索和使用更多的算法思想。将化学家和计算机科学家的努力结合起来是这次成功的关键。

论文"Optimality Guarantees for Crystal Structure Prediction"于7月5日发表在《自然》杂志上。