5月4日消息，美国能源部(DOE)阿贡国家实验室和西北大学的科学家，通过了解和控制原子结构形成方式，致力于设计和预测具有独特性能(包括超导性)的新材料，相关成果发表于《科学》杂志。
许多突破性材料发现纯属偶然，如第一种超导体就在寻找其他物质时意外被发现。超导体能零电阻导电，可减少电能输送浪费，有望彻底改变日常技术，但非常稀少，且需极特殊条件才能发挥作用。
这是阿贡国家实验室和西北大学科学家发现的模块化晶体结构的可视化图。每个彩色圆点代表不同的原子结构单元(黑色 = Ba，蓝色 = Sb，红色 = Te，黄色 = S)，展示了元素互换如何导致同一材料家族内一系列独特的有序排列。(图片由阿贡国家实验室提供。)
西北大学教授、阿贡国家实验室材料科学家梅尔库里·卡纳齐迪斯称，发现新材料主要有尝试大量实验碰运气和制定设计策略两种途径，后者需发展合成科学，研究材料结合方式及结构形成原因。
此次研究中，研究团队重点关注一类由钡(Ba)、锑(Sb)以及硫(S)和碲(Te)混合物构成的无机材料。这些材料符合通式BaSbQ₃，Ba:Sb:Q比例固定为1:1:3，但硫和碲数量及在晶体内部排列方式不同，结构各异。团队以一种常见化合物为基础，研究移除部分碲原子并用硫原子替代的效果。结果发现，添加更多硫时，几乎每个样品都变成不同化合物，它们形成同系物，存在数学关系，了解系列中一个成员通常可预测下一个成员结构。
为确认成果，研究人员借助多种精密仪器。在先进光子源(APS)，利用小角X射线散射技术和高分辨率粉末X射线衍射技术识别和确定新晶体结构;在纳米尺度材料中心(CNM)，用扫描电子显微镜结合能量色散X射线光谱仪验证材料成分;在西北大学原子与纳米尺度表征实验中心，利用透射电子显微镜对材料进行原子级成像并验证结构。最终，团队展示了10种元素比例相同但结构各异的化合物。
随着人工智能和机器学习在材料科学领域日益普及，许多团队用计算机算法预测新化合物。但卡纳齐迪斯指出，人工智能基于现有数据训练，给出的都是已知信息，目前发现的新材料多是已知家族新成员或类似物。此次发现凸显了人类直觉和化学理解的重要性，科学家努力保持领先于人工智能，以便其成功后人工智能可利用其知识训练。
该研究更大的目标是制定更清晰策略，发现具有能驱动未来技术电子行为的材料。本研究由美国能源部基础能源科学办公室和阿贡国家实验室定向研究与开发计划资助。
