原子尺度建模、分子模拟以及数据驱动策略的进步正在重新定义我们设计和发现材料与分子的方式。曾经主要依靠试错的过程，正在迅速转变为一种基于预测和计算的范式。随着计算能力的快速增长，我们现在能够准确模拟电子结构，从而确定纳米尺度上的原子运动轨迹。这些因素共同决定了材料在宏观尺度上的基本性质和应用潜力。这类模拟方法已经存在了大约六到七十年，并建立在量子力学和经典力学理论的基础上。

原子尺度建模中的一个长期挑战是准确且高效地跨越不同的长度和时间尺度。许多材料和分子现象受原子尺度上的电子相互作用支配，然而它们的可观测性质和功能行为却体现在介观到宏观尺度上，并且其时间尺度远远超出了第一性原理模拟的能力范围。实际上，电子结构方法能够非常精确地描述纳米尺度上的局部键合、电荷转移和化学反应性。然而，这些结构特征往往受到源自更大空间尺度的缺陷、无序性和异质性的影响。解决这一差距通常需要采用分层或多尺度策略，其中关键的局部描述参数可以通过相对便宜的电子结构方法（与量子多体计算相比）获得，例如密度泛函理论（DFT）。随后，这些信息可以被系统地粗化为简化形式的描述，如有效哈密顿量、参数化的原子间势能、动力学速率模型或连续介质本构关系，从而实现更广泛长度和时间尺度的模拟。

最近的研究利用了机器学习（ML）和人工智能（AI）的快速进展。正如本期特刊中多位作者所强调的，计算成本高昂的DFT数据可以与AI/ML结合使用。DFT数据（如系统势能、原子力、系统应力、吸附能或原子电荷）可以用来训练ML模型，以预测以前未探索过材料的这些特性。ML方法还可以加速在多维势能表面上寻找最小值和过渡态的过程。

另一种直接跨越时间和长度尺度差距的方法是使用DFT数据来构建力场。与传统的力场不同，后者通过原子间的基本相互作用（如键长伸缩、弯曲、扭转、静电作用等）来计算力场，而ML模型基于更复杂的函数，并且可以被训练和部署。这使得分子动力学（MD）模拟的速度大幅提升——虽然基于DFT的MD（也称为从头算MD）模拟需要数周到数月的时间，但使用ML的MD可以在一天内模拟出纳秒级的原子运动轨迹。这些MD模拟使我们能够理解纳米尺度上的分子和离子传输速率。这些计算方法的进步有望加速清洁能源、催化、半导体技术、量子计算等领域的创新。

将ML、AI、百亿亿次计算（exascale computing）和量子计算相结合，可以加速原子尺度模拟方法的发展，开启十年前难以想象的可能性。这些工具使研究人员能够探索庞大的材料组合空间，揭示隐藏的结构-性质关系，并以前所未有的精度设计系统。由AI/ML驱动的高通量筛选平台将成为发现新材料的引擎，弥合理论预测与实际应用之间的差距。本期《印度科学研究院杂志》（Journal of the Indian Institute of Science）的特刊“原子尺度材料与分子建模的进展”正是捕捉了这一激动人心的时刻。它汇集了多篇探讨在材料系统原子尺度建模中创新使用先进计算技术的文章。

随着计算能力的提升，半导体材料需要更好的散热策略。在这方面，来自印度理工学院（IIT）孟买的Ankit Jain及其同事回顾了利用晶格动力学计算和玻尔兹曼输运方程来模拟半导体中声子热传输的高阶热传输理论的应用。IIT马德拉斯分校的S. R. K. Chaitanya Sharma Yamijala及其同事总结了基于量子计算的化学算法，强调了随着硬件成熟而出现的近期和中期机遇。同样来自IIT马德拉斯分校的Sooraj Kunnikuruvan和Athira Jayasankar研究了二维覆盖层中的催化现象，重点关注了限制效应和界面物理对小分子活性的影响。密歇根州陶氏化学公司的Paulami Majumdar评估了异质催化的微观动力学框架，指出了速率控制、覆盖效应和数据保真度等核心挑战，并提出了进展路线图。新泽西理工学院的Dibakar Datta和Joy Datta探讨了二维材料中电、化学和机械响应的耦合如何影响耐用高性能存储系统的设计。IIT马德拉斯分校的Abhinav S. Raman回顾了从第一性原理描述到机器学习原子间势能的演变过程，用于探究复杂的界面现象。在计算催化领域，西北大学的Gaurav Deshmukh以及普渡大学的Jeffrey Greeley和Pushkar Ghanekar阐述了深度学习如何增强催化剂筛选、能量预测和反应路径探索的能力。印度科学促进协会（Indian Association for the Cultivation of Science）的Ayan Datta及其同事总结了用于从头算理解压力如何重构分子固体的最新技术，揭示了极端条件下的结构-性质变化。罗切斯特大学的Siddharth Deshpande及其同事展示了利用ML策略来研究和预测对催化性能至关重要的复杂表面现象。最后，加州大学戴维斯分校的Ambarish Kulkarni和Siddharth Sonti回顾了关于沸石形成的计算机模拟文献，沸石是一类在催化和分离应用中具有广泛应用前景的结构化材料。

总体而言，这期特刊展示了原子尺度材料与分子建模领域的最新进展，这些进展为各种技术相关应用领域中新材料系统的发现带来了重大潜力。希望您喜欢阅读特刊中的文章。