通过CALYPSO方法进行材料发现

原子级结构预测正在成为一种尖端方法，以加速以功能为驱动的材料发现。通过将全局群体优化算法与第一原理热力学计算相结合，它利用当前超级计算机架构的能力，稳健地预测材料的基态和亚稳态结构，仅根据给定的化学成分信息。在本综述中，我们提供了已经开发的CALYPSO结构预测方法的基本理论和主要特征的概述，以及其在设计一系列材料（包括三维固体、二维重构表面和层以及具有多种功能特性的孤立簇/纳米颗粒或分子）的多样化应用。我们还讨论了材料发现中结构预测面临的当前挑战以及CALYPSO未来的发展来克服这些挑战。