【摘要】 时至今日，计算化学早已不仅仅是实验的附属品了，它随着计算水平的逐步提升和理论框架的逐步完善，现在，越来越多的纯计算可以单独发在以往的顶刊之上了。

1.Nature Communications：基于不确定对抗攻击的分子几何的可微分采样

 

 

神经网络(NN)的原子间势，可以快速预测势能面，与用于生成训练数据的电子结构方法的准确性密切匹配。然而，神经网络的预测仅在经过良好学习的训练领域是可靠的，并且在推断时表现出不稳定的行为。不确定性量化方法，可以标记预测置信度较低的原子构型，但到达这样的不确定性区域，需要昂贵的神经网络通常使用原子模拟进行相空间采样。在此，来自美国麻省理工学院的Rafael Gómez-Bombarelli等研究者证明了，利用自动微分来驱动原子系统走向高可能性、高不确定性配置，而不需要进行分子动力学模拟。通过对不确定性度量进行对抗性攻击，对扩展神经网络训练域的信息几何进行采样。当与主动学习循环相结合时，该方法在减少调用基层真值方法的次数的同时，自举并改进了NN电位。这种效率在动力学障碍的采样，分子中的集体变量，和分子筛-分子相互作用的超分子化学中得到了证明，并可以推广到任何神经网络潜在的结构和材料系统中。

 

 

参考文献：

Schwalbe-Koda, D., Tan, A.R. & Gómez-Bombarelli, R. Differentiable sampling of molecular geometries with uncertainty-based adversarial attacks. Nat Commun 12, 5104 (2021). 

https://doi.org/10.1038/s41467-021-25342-8

 

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-25342-8#citeas

 

2.Angew：基于空穴和电子分离路径的机器学习辅助选择性合成硫代银配位聚合物

 

 

具有无限金属- S键网络的配位聚合物(CPs)，因其独特的电导率和光学性质，而备受关注。但新型(−M−S−)n结构CPs结晶困难，阻碍了其发展。在此，来自日本关西学院大学的Daisuke Tanaka等研究者，利用机器学习优化了基于三硫氰酸(H 3 ttc)的具有无限Ag-S键网络的半导体CP的合成，并报告了三种CP晶体结构，同时揭示了同分异构体的选择性主要取决于反应介质中的质子浓度。其中一个CPs， [Ag 2 Httc] n，具有三维延伸的无限Ag-S键网络和堆叠的一维三嗪环柱，根据第一原理计算，它为空穴和电子提供了单独的路径。时间分辨微波电导率实验表明，[Ag 2Httc] n具有较高的光导性(φ Σ μ max = 1.6×10−4 cm2 V−1 s−1)。因此，该方法促进了具有选择性拓扑结构的新型难结晶CPs的发现。

 

 

参考文献：

Wakiya, T., Kamakura, Y., Shibahara, H., Ogasawara, K., Saeki, A., Nishikubo, R., Inokuchi, A., Yoshikawa, H. and Tanaka, D. (2021), Machine-Learning-Assisted Selective Synthesis of Semiconductive Silver Thiolate Coordination Polymer with Segregated Paths for Holes and Electrons. Angew. Chem. Int. Ed.. Accepted Author Manuscript. 

https://doi.org/10.1002/anie.202110629

 

原文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202110629?saml_referrer

 

3.npj Comput. Mater.：基于混合建模引导机器学习的化学合成金属玻璃的合理设计

 

 

金属玻璃的成分设计，是材料科学与工程领域中一个长期存在的问题。然而，传统的基于经验规则的实验方法费时且低效。在此，来自香港城市大学的Y. Yang等研究者，成功地开发了一种混合机器学习(ML)模型来解决这一基本问题，该模型基于一个数据库，该数据库包含自20世纪60年代以来报道的约5000种不同的金属玻璃成分(散装或带状)。不同于以往依靠经验参数来描述数据的工作，研究者根据化学合成合金非晶化的最新理论模型设计了建模引导的数据描述符，开发了混合分类-回归ML算法。该混合ML模型，得到了数值和实验的验证。最重要的是，通过ML辅助深入搜索大量的第四系到有色金成分，使得MGs(块状或带状)的发现成为可能。本文所建立的计算框架，有望通过探索从未探索过的复杂多维成分空间，加速MG成分的设计和扩展其应用。

 

 

参考文献：

Zhou, Z.Q., He, Q.F., Liu, X.D. et al. Rational design of chemically complex metallic glasses by hybrid modeling guided machine learning. npj Comput Mater 7, 138 (2021). 

https://doi.org/10.1038/s41524-021-00607-4

 

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41524-021-00607-4#citeas

 

4.Nano Letters：超导电性与非平凡能带拓扑共存于SrTiO3上的单层钴镍酸盐

 

 

FeSe作为一种本质层状材料，在揭示高过渡温度(high-Tc)超导机理、实现拓扑超导和马约拉纳零模等方面得到了广泛的研究。在此，来自中国科学技术大学的张震宇&崔萍等研究者，使用第一性原理的方法来识别了CoX (X = As, Sb, Bi)的钴磷族元素化物，它们都不是块状的层状材料。然而，所有这些材料都可以作为单层体系稳定下来，无论是独立形式或支撑在SrTiO3(001)衬底上。进一步研究表明，每一种钴磷族元素化物都可能具有高于铜和铁基超导族的高Tc超导性，其潜在机制与它们与FeSe单分子层的等价特性内在相关。最引人注目的是，在SrTiO3上的每一个单层CoX都显示出了非凡的拓扑结构，该发现为实现二维极限下的拓扑超导体提供了有前景的新平台。

 

 

参考文献：

Jiaqing Gao, Wenjun Ding, Shunhong Zhang, ZhenyuZhang, and Ping Cui. Coexistence of Superconductivity and Nontrivial Band Topology in Monolayered Cobalt Pnictides on SrTiO3. Nano Letters Article ASAP 

DOI:10.1021/acs.nanolett.1c02830

 

原文链接：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.1c02830

 

5.ACS Catalysis：温度、压力和pH对水氧化热力学和动力学的耦合影响

 

 

众所周知，商用水裂解电解槽在较高的温度和压力下工作。在此，来自美国普林斯顿大学的Ananth Govind Rajan & 美国加州大学洛杉矶分校的Emily A. Carter等研究者，发展了一个通用的框架来描述温度、压力和pH值对与水分裂中氧进化反应(OER)相关的各种现象的耦合效应。其中，包括水的蒸发、水的自电离以及氧的溶解。此外，研究者还考虑了重要的变量，如物种自由能、物种活性、OER标准势(EOER0)和速率常数。研究者将他们的模型应用于一种很有前途的电催化剂(Ni,Fe)OOH，详细研究了原位操作条件下的OER热力学和动力学。

 

研究发现，温度的升高使得水氧化热力学更有利，EOER0从10℃时的1.24 V降至90℃时的1.18 V。即使是这种微小的减少，也在加速OER动力学中发挥了重要作用，超越了传统随温度升高反应速率增加的Arrhenius型。利用最近开发的微动力学模型，研究者证明了室温下，相对于可逆氢电极(RHE)，在固定电位为1.51 V的90°C下，OER电流密度为~10 mA/cm2转换为~997 mA/cm2。研究者推断，催化剂上的涉及释氧产物室温决速步，对于高温操作是有利的。值得注意的是，在较高的温度和相对于RHE的固定电位下，为了获得最佳的OER动力学，电解槽必须保持pH值低于标准pH值(对应于1 M OH-浓度)。该模型预测在90°C时碱的最佳浓度低至0.15 mM，这对无害环境工艺的设计具有重要意义。此外，研究者还发现，通常在室温下使用的pH值为14.0，在高温下物理条件上是无法达到的。研究者还证明了压力对OER电位的轻微影响，在90°C的固定温度下，OER电位从1 bar时的1.18 V增加到100 bar时的1.21 V。研究者发现在固定电位下，压力对OER动力学的影响可以忽略不计，这表明了维持高压以产生压缩氧(和氢)的好处。该工作展示了，在目前工业上使用的操作条件下，电化学水分离过程与实验室条件下的过程的对比。

 

 

参考文献：

DAnanth Govind Rajan, John Mark P. Martirez, and Emily A. Carter, Coupled Effects of Temperature, Pressure, and pH on Water Oxidation Thermodynamics and Kinetic, ACS Catalysis 0, 11. 

DOI: 10.1021/acscatal.1c02428

 

原文链接：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscatal.1c02428

 

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