Một bài báo mới trên tạp chí Nature Review Physics trình bày chi tiết tiến bộ đáng kể trong việc xác nhận mã DFT trạng thái rắn được sử dụng trong khoa học vật liệu. Nghiên cứu toàn diện này mở rộng nghiên cứu trước đó bằng cách cung cấp bộ dữ liệu chuẩn gồm 960 tài liệu để giúp tinh chỉnh và kiểm tra các mã khác. Nghiên cứu này được NCCRMARVEL và AiiDA hỗ trợ để đảm bảo khả năng tái tạo và hiệu quả của nghiên cứu tính toán trong tương lai. Các nhà khoa học
NCCRMARVEL đã dẫn đầu quá trình xác thực toàn diện nhất các mã máy tính mô phỏng vật liệu cho đến nay, cung cấp cho đồng nghiệp bộ dữ liệu tham khảo và hướng dẫn để đánh giá cũng như cải thiện các mã hiện tại và tương lai.
Trong vài thập kỷ qua, các nhà vật lý và nhà khoa học vật liệu trên khắp thế giới đã bận rộn phát triển các mã máy tính mô hình hóa các đặc tính chính của vật liệu và giờ đây họ có thể chọn từ một bộ công cụ như vậy và sử dụng chúng để xuất bản hàng chục nghìn bài báo khoa học mỗi năm.
Tìm hiểu lý thuyết hàm mật độ (DFT)
Các mã này thường dựa trên lý thuyết hàm mật độ (DFT), một phương pháp mô hình hóa sử dụng nhiều phép tính gần đúng để giảm độ phức tạp khi tính toán hành vi của từng electron theo định luật lượng tử cơ khí. Sự khác biệt giữa các kết quả thu được bằng cách sử dụng các mã khác nhau tập trung vào các phương pháp xấp xỉ bằng số được sử dụng và việc lựa chọn các tham số số đằng sau các phép tính gần đúng này, thường được điều chỉnh để nghiên cứu các loại vật liệu cụ thể hoặc để tính toán các đặc tính chính cho các ứng dụng cụ thể (ví dụ: độ dẫn điện của vật liệu pin tiềm năng).
Thử thách xác minh mã
Với độ phức tạp của các mã này, thực sự rất khó để đảm bảo rằng tất cả các mã không có bất kỳ lỗi mã hóa nào có thể xảy ra hoặc các phép tính xấp xỉ số quá thô. Tuy nhiên, điều quan trọng đối với toàn xã hội là phải xác minh rằng kết quả từ các quy tắc khác nhau có thể so sánh được, nhất quán và có thể tái tạo được.
Trong một bài báo mới xuất bản hôm nay (14 tháng 11) trên tạp chí Nature Review Physics, một nhóm lớn các nhà khoa học đã tiến hành nỗ lực xác nhận toàn diện nhất cho đến nay về mã DFT trạng thái rắn và cung cấp cho đồng nghiệp của họ các công cụ cũng như bộ hướng dẫn để đánh giá và cải thiện các mã hiện có và tương lai.
Công trình này được xây dựng dựa trên một nghiên cứu trước đây được công bố trên tạp chí Khoa học vào năm 2016, so sánh 40 phương pháp tính toán, mỗi phương pháp tính toán năng lượng thử nghiệm cho một bộ 71 tinh thể (mỗi phương pháp tương ứng với một nguyên tố trên bảng tuần hoàn) và kết luận rằng tính nhất quán giữa các mã chính thống là rất tốt.
Mở rộng đa dạng hóa học
Trưởng nhóm Dữ liệu và Phần mềm Vật liệu tại Viện Paul Scheele (PSI) ở Willigan, Thụy Sĩ, bài báo mới Tác giả tương ứng Giovanni Pizzi cho biết: "Công trình này rất thú vị, nhưng nó không thực sự khám phá đủ đa dạng hóa học. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã xem xét 96 nguyên tố và mô phỏng 10 cấu trúc tinh thể có thể có cho mỗi nguyên tố."
Cụ thể, đối với mỗi nguyên tố trong số 96 nguyên tố đầu tiên trong bảng tuần hoàn, họ đã nghiên cứu bốn nguyên tố khác nhau (nghĩa là các tinh thể chỉ được tạo thành từ các nguyên tử của chính nguyên tố đó) và sáu oxit khác nhau (cũng bao gồm các nguyên tử oxy). Kết quả là một tập dữ liệu gồm 960 vật liệu và các thuộc tính của chúng được tính toán bằng hai mã DFT độc lập, tiên tiến nhất là FLEUR và WIEN2k. Cả hai mã đều là mã "toàn electron" (AE), có nghĩa là chúng giải thích rõ ràng tất cả các electron trong nguyên tử đang được nghiên cứu.
Bộ dữ liệu điểm chuẩn kiểm tra mã
Bây giờ bất kỳ ai cũng có thể đặt dữ liệu này. Bộ dữ liệu này được sử dụng làm điểm chuẩn để kiểm tra độ chính xác của các mã khác, đặc biệt là các mã dựa trên giả thế, trong đó, không giống như mã toàn điện tử (AE), các electron không tham gia liên kết hóa học được đơn giản hóa để tạo ra tính toán nhẹ nhàng hơn.
Pizzi giải thích: "Trên thực tế, chúng tôi đã bắt đầu cải thiện chín mã như vậy trong bài báo của mình, so sánh kết quả của chúng với kết quả trong tập dữ liệu của chúng tôi, đo lường sự khác biệt và điều chỉnh các tham số số của chúng (chẳng hạn như giả thế) cho phù hợp."
TAG PH10Đề xuất và định hướng tương lai
Nghiên cứu này cũng cung cấp một loạt đề xuất cho người dùng mã DFT để đảm bảo khả năng tái tạo của các nghiên cứu tính toán, cách tiến hành các nghiên cứu xác thực trong tương lai bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu tham chiếu và cách mở rộng điều này sang các họ mã khác và các thuộc tính vật liệu khác.
Pizzi cho biết: "Chúng tôi hy vọng rằng tập dữ liệu của chúng tôi sẽ trở thành tài liệu tham khảo trong lĩnh vực này trong nhiều năm tới." Pizzi là một trong chín nhà nghiên cứu MARVEL cùng với Marnik Bercx, Kristjan Eim Re, Sebastiaan Huber, Matthias Krack, Nicola Marzari, Aliaksandr Yakutovich, Jusong Yu và Austin Zadoks là đồng tác giả của nghiên cứu.
Khung tính toán được hỗ trợ
Nghiên cứu này cũng cung cấp môi trường cho các nghiên cứu xác nhận trong tương lai thông qua AiiDA, một khung tính toán mở được phát triển bởi Trung tâm Năng lực Nghiên cứu Quốc gia (NCCR) MARVEL và Trung tâm Xuất sắc Châu Âu MaX. Pizzi cho biết: “AiiDA cho phép chúng tôi viết cùng một hướng dẫn theo cùng một cách cho 11 mã khác nhau, chẳng hạn như để tính toán yêu cầu cho một cấu trúc cụ thể”. Sau đó, nó có thể chạy các phép tính cho bạn và chọn các tham số số chính xác cho mỗi phép tính. "
Ngoài việc mở rộng tập dữ liệu tham chiếu với nhiều cấu trúc hơn, Pizzi cho biết trong tương lai ông hy vọng không chỉ tính đến độ chính xác của các mã khác nhau mà còn tính đến mức độ đắt đỏ của chúng xét về mặt thời gian và sức mạnh tính toán, giúp các nhà khoa học tìm ra các thông số tính toán hiệu quả nhất về mặt chi phí.