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1.12知识分子

简介Roberto Car和Michele Parrinello在1985年发表了一篇论文《分子动力学和密度泛函理论的统一方法》，创造性地提出了Car-Parrinello分子动力学方法，并首次实现了分子动力学模拟，并具有密度功能理论的准确性，从而创造了量子力学方法，从而创造了一种材料的构图，从而使材料具有许多重要的动力学作用。随着人工智能技术和计算能力的持续发展，与1980年代相比，分子模拟场的外观发生了震动的变化。然而，CAR-Parrinello分子动力学是成功结合密度功能理论和分子动力学两个领域的首次尝试。辛勤工作值得记住。近年来，它们也已成为诺贝尔化学奖。罗伯托·赛车（Roberto Car）出生于1947年。《知识分子》特别作家李·伊凡（Li Yifan）与他的导师罗伯托（Roberto）教授进行了深入的采访，并听了他告诉他开发汽车帕林内洛分子动力学的各种过去。 |撰写李·伊凡（Li Yifan）的主编|冯浩

您如何看待开发汽车的分子动力学？如何评估这项工作的重要性？ Roberto CAR:当我们开发出驾驶汽车分子动力学时，正密度功能理论（DFT）在凝结物理物理学和固态物理学计算方面取得了巨大成功。例如，马文·科恩（Marvin Cohen）的工作（出生于1935年，是加利福尼亚州伯克利大学的物理学家）研究小组（和其他小组，但这是一个主要团队）表明，人们可以准确地预测晶体结构。这是一个重要的成就。人们还可以预测半导体的结构，并且也有类似的工作。对金属的研究表明，人们可以使用DFT预测金属的结构。这些都是在零温度下进行的计算。还有一些计算表明DFT也可以正确计算声子。因此，我们的想法是，如果可以通过从密度功能理论得出的力进行分子动力学模拟，则将允许分子动力学解决实际问题。否则，分子动力学只能基于经验潜能，尽管经验潜能对某些模型系统有效（例如Lennard-Jones电位），但它们并不总是适用于特定的材料系统。当时，仍然有人在进行量子蒙特卡洛计算，但是这些方法非常昂贵。分子动力学的优点是，可以研究有限温度的过程并获得正确的动力学（如果核的经典近似足够好），因此基于密度功能理论的分子动力学将非常有用。我们尝试了不同的方法，最后发现，由于电子状态的变化速度比离子的动力学快得多，如果电子已经处于系统的基态，则随着系统动态发展，它们应保持基态。我们发现确实如此。我们的想法是采用统一的方法来移动电子和离子。我们认为，可以通过运动方程将电子能量最小化，然后可以同时进化电子和离子的动力学。起初，我们不了解整个问题，但是在我们在简化系统上编写代码并尝试过之后，发现它是可行的，这也产生了许多新的结果。基本思想是，尽管密度功能理论是对电子结构问题的重要简化，但它足够准确，可以预测晶体结构和许多其他特性。当时，许多人试图通过允许系统放松来研究晶体缺陷。因此，我们认为，如果我们可以通过DFT进行分子动力学模拟，而不仅仅是静态放松，则可以在有限温度下研究这些性能，从而*提高了分子动力学的预测能力。在那个时代，人们是否试图通过DFT计算的力来驱动分子动力学？实际上，Roberto Car3360，没有人这样做，只有Michele Parrinello和我正在这样做。因为每个人都认为这是不可能的，所以我们证明这是可行的。但是，确实有许多人使用DFT计算的力来优化原子结构。在许多情况下，DFT足够有用。我们来自凝结物理学的领域，从不考虑小分子之类的东西，但DFT确实取得了巨大的成功。 DFT足够准确，因此通过DFT计算的力也足够准确，可以用于大量计算。因此，结合电子和离子运动方程的想法来自人们在分子动力学中发展的观念。在此之前，Michele Parrinello还开发了Parrinello-Rahman方法，该方法是在Anderson恒定压力方法之后引入的。在同一时期，也许一年后，Nos方法也出现了。我们的想法与——相似，我们能够建立一个扩展的功率系统来完成这项任务。因此，我们有了汽车方法。

但是在此之前，是否有人试图在分子动力学的每个步骤进行完全收敛的DFT计算？ Roberto Car:不，因为那太贵了。这是重要的一点。通过这种方法，我们在虚拟经典系统中发现了热绝缘，之后人们改善了在每个步骤中执行完全收敛的DFT计算的方法。但是从当时可用的技术来看，执行完全融合的DFT计算至少要比当时的方法慢两个级级。当时没有任何结合动力学的想法。在电子波函数的处理中，您不仅进行一次性最小化计算。您还需要考虑从上一步获得的信息。因此，这也是该技术的新想法。因此，它是完全不现实的，不起作用。您当时是如何编写代码的？当时的计算机和现代计算机之间有很大的区别吗？ Roberto CAR:是的。写第一篇论文时，我们在特里斯特（作者注：意大利东北部的港口城市，通常被翻译为“ Trieste”）。我们正在使用Trieste的本地计算机，这不是超级计算机。但是我们仍然能够计算简化的系统。之后，我们在约克镇高地的IBM Watson Research Center花了一些时间，在那里我们可以使用IBM的计算机。它比Trieste的计算机好一些。它也行不通。约克镇高地在美国吗？ Roberto Car:是的，它在纽约州。当时，在凝聚态物理界有两个最大的研究中心。第一个是贝尔实验室，这是最重要的。第二重要的是位于约克镇高地的IBM Watson Research Center。 Yorktown Heights位于纽约，距离纽约不远。距离与我们到纽约的距离（作者注：普林斯顿大学）相似。那你是和米歇尔·帕里纳洛一起去那个中心了吗？ Roberto Car:是的，我们在1984年夏天使用IBM的计算机一起在那里。 IBM的计算机确实比我们在Trieste的计算机要好，但它们也不是特别快。实际上，在我们从事这些工作的一年后，克雷超级计算机出来了。它非常快，我们还在随后的工作中使用了Cray超级计算机。您是如何认识Michele Parrinello的？为什么选择与他合作？ Roberto Car:哦，我实际上已经讲了很多次。自1980年甚至1979年以来，我就认识米歇尔（Michele）。因为我在1980年代初期曾在瑞士的EPFL担任博士后研究员（作者注：EPFL是指数年来的几年来，EPFL指的是colePolytechniquefdraledeLausanne，是瑞士及欧洲的顶级大学之一）。在此期间，我的导师是Baldereschi（Alfonso Baldereschi，1946.09.242024.04.22，意大利物理学家），他是EPFL的教授。巴尔德雷斯基也是意大利人，我们与意大利学术界有联系。因此，我经常在夏天去Trieste，因为那里总是有会议和学术活动。我在Trieste的ICTP呆了一段时间，米歇尔也在那里。我们已经见面并讨论了很多，但是当时对汽车- 帕林内洛分子动力学没有任何想法。在瑞士的一年之后，我去了IBM Yorktown Heights，在那里呆了两年。那里有一些人开发了电子结构计算代码，因此我学会了更多的高级电子结构计算技术。同时，米歇尔（Michele）还在美国休了学术假，他去了芝加哥的阿尔贡国家实验室。

米歇尔通过与芝加哥的人们合作，尤其是分子动力学的创始人Aneesur Rahman（1927.08.24-1987.06.06.06.06。 T. Pantelides，A。R。Williams，James F. Janak尤其是在此期间开发的DFT计划。物理学，当时的理论中心。 “国际高级研究”作为一所研究生院。米歇尔（Michele）。建筑物，因此没有办公空间。其他一些中心有两个主要的中心，在美国，约克市的高度是较大的，但当时，IBM和贝尔电话公司也在苏黎世进行了研究。 IBM赢得了诺贝尔奖的——奖，例如，在我在IBM Yorktown Heights工作时，仍有人们在研究Lattice Quantum shormodynalys和天体物理学时，这与计算机无关。 IBM Zurich一年了，他离开了Michele。

因此，与合适的人共享办公室非常重要。 Roberto Car:是的，是的。当我们终于有了这个想法时，其中一些是由米歇尔（Michele）贡献的，其中一些是由我贡献的。当我们看到这个想法成真时，我们感到非常兴奋。当时我们还很年轻，我们经常在实验室工作，直到早上三到四个，在代码中添加一些东西并尝试了各种方法。所以时间非常美好。我记得（我不知道您是否去过Trieste），ICTP在城市外，我们住在城市（约10公里左右）。我们会开车去吃晚饭，然后停在每个人都在喝酒的酒吧的酒吧，而我们只是喝了一杯咖啡，然后去了实验室。晚餐后你去了实验室吗？ Roberto Car:是的，晚餐后。我们将呆到清晨。那你什么时候上床睡觉？ Roberto Car:我们回家睡觉，可能要去实验室直到中午。今晚您一定很兴奋。 Roberto car:是的，我们很高兴能尽快完成此操作，并且有不断的新想法即将出现，因为我们能够做很多人们认为当时不可能的事情。例如，当时找到原子簇的基态几何结构是一个热门的研究问题。还有一些问题，例如表面重建和相转换，因此这总是很有趣。看来Trieste或Sissa对您来说是一个非常重要的地方。 Roberto Car:当然。据我了解，在加入SISSA之前，您已经是EPFL的教授。是真的吗？ Roberto Car:否，否。在EPFL期间，我最初是由意大利基金会资助的博士后研究员。后来他们给了我一个职位（EPFL当时没有当前的校园，并且在城市的各种租赁建筑物中分发）。我在应用物理和Baldereschi部门进行电子结构计算。然后他们在实验物理系中给了我瑞士资助的职位，因为他们想要一些理论研究，主要研究原子簇。所以我去了那里，类似于助理教授（不是终身教授职位）。听起来像是研究人员或研究人员的助理教授？ Roberto car:是的，仅此而已。您在Sissa的第一个终身教学职位吗？ Roberto Car:是的，这是我在Sissa的第一个终身教学职位。起初，我是副教授，但后来我被提升为完整的教授，然后离开了。当您从西萨（Sissa）搬到普林斯顿（Princeton）时，您会感到难过吗？ Roberto Car:不，我没有从Sissa搬到普林斯顿。我之所以去瑞士，是因为我曾在日内瓦大学担任凝结物理学教授九年。然后我从那里搬到普林斯顿。我去过很多地方。由于Sissa太好了，为什么要离开Sissa？ Roberto Car:不仅离开了Sissa，而且Michele也离开了。让我回想起发生了什么。是的，我记得他在IBM苏黎世研究实验室任职。然后在苏黎世研究实验室中，他成为斯图加特马克斯·普朗克学院的教授。问题是，西萨很好，那里的人也很好，但是意大利制度非常混乱，资源不好，薪水也不高。因此，去其他地方的定位条件更好。瑞士可以为您提供更好的支持吗？ Roberto CAR:是的。您去了瑞士多少年了？ Roberto CAR:九年。那为什么要来普林斯顿？ Roberto Car:普林斯顿是一个好地方，有很多原因。做出这个决定并不容易，因为从资源的角度来看，这两个地方相似，甚至瑞士的资源也更好。但是从现在开始，我很高兴搬到这里，因为这是一个非常好的地方。如果我还在瑞士，我可能已经退休了几年。

您必须在欧洲体系中退休吗？ Roberto Car:我当时还很年轻，所以这不是我的主要动机。主要的动机是我是瑞士日内瓦大学的教授，也是洛桑EPFL的中心主任（作者注：EPFL是指埃科尔Polytechniquefdralede Lausanne，是瑞士及欧洲的顶级大学之一）。这涉及很多行政事务，我不擅长这些事务。我不太喜欢这些东西。因此，当我收到普林斯顿职位的邀请时，我不想再在这里管理任何中心了，我只是想进行研究。瑞士方面还为我提供了条件，说我可以专注于研究，但最终我们决定来普林斯顿。这是完全可以理解的。能够专注于科学研究真是太好了。 Roberto CAR:是的。现在这里有一个中心（作者注：是指由美国能源部（CSI）资助的计算化学中心），但至少它在普林斯顿。在瑞士，该中心由不同的大学共同资助，每个大学都有声音。这里的中心由美国能源部（DOE）独立资助，每个人都在这里，这很棒。在瑞士，该中心位于EPFL，但我也必须在日内瓦大学任教，日内瓦的办公室也距离酒店60公里。所以你需要经常旅行吗？ Roberto CAR:是的。让我们回到科学。在您在1985年发表有关物理评论信的重要论文后，它何时开始产生影响？人们什么时候开始在研究中使用驾驶汽车分子动力学？ Roberto Car:很快就开始了。我们收到来自世界各地的立即反馈。来自美国和德国的一些人也来到了特里斯特与我们合作。这些人正在进行电子结构计算，但他们告诉我们，汽车- 帕林内洛方法受到了一些非常著名的人的高度赞扬。从那时起，我仍然保留幻灯片。我不记得那是哪一年，应该在1987年或1988年。肯尼斯·威尔逊（Kenneth Wilson）（作者注：肯尼斯·威尔逊（Kenneth Wilson），1936.06.082013.06.15，美国物理学家，赢得了1982年诺贝尔物理学奖，以赢得诺贝尔奖，以赢得阶段变化的研究）。他是一个从事重组小组理论并在ICTP进行一系列讲座的人。他一直对计算物理学感兴趣，在幻灯片上，他提到了一些重要的方法，这些方法将在未来留下，并引用我们的工作，这将是将来的重要成就之一。实际上，我什至没有去那个演讲，因为它主要是针对高能量物理学领域的学生，但是高能物理学领域的人们稍后告诉我。那么肯尼斯·威尔逊（Kenneth Wilson）实际上是为您的工作做广告吗？ Roberto car:好吧，毕竟，他是诺贝尔奖获得者，是一个非常著名的人，他认为这项工作非常重要。还有一些人，例如沃尔特·科恩（Walter Kohn）（作者注：沃尔特·科恩（Walter Kohn），1923.03.092016.04.19，奥地利裔美国物理学家，因其对密度功能理论的贡献而赢得了1998年诺贝尔化学奖），也相信这项工作非常重要。起初，我没想到这一点，但是大概在1990年，我仍在Trieste，Michele为IBM苏黎世工作了很长时间。我接到了欧洲物理学会主席的电话，他告诉我，米歇尔·帕里纳洛（Michele Parrinello）和我获得了欧洲物理学会颁发的惠普奖奖，欧洲物理学会是凝聚态物理学领域最重要的奖项之一。我不知道——在接到电话后感到非常惊讶。这些都是非常著名的教授。接到电话后，我立即跑到托萨蒂的办公室告诉他。然后，小组的其余部分聚在一起，我们在咖啡馆里用一瓶香槟庆祝。

您认为在汽车分子动力学之后，您最大的成功是什么？ Roberto CAR:我们做了一些工作，但是我认为我们现在所做的工作与深层潜在方法相关。因为在某种程度上，它使我们能够实现突然计算出的分子动力学的梦想。尽管Car-Parrinello方法可以做很多事情并取得许多重要的结果，但它对系统尺寸和时间尺度的局限性非常严重。深度势能方法可以做更多。您对当前深度势能法不满意吗？我们年轻人现在可以做些什么来改善这些问题？ Roberto Car:好吧，有很多问题。其中之一是——。此方法仍然取决于DFT，并且DFT的准确性受到限制。因此，我们希望有一种基于更精确的量子力学理论的方法——与深度势能法——相似。更精确的量子力学非常重要。当然，您需要的是量子力学有效，足以训练模型。我们还试图扩展模型，例如Ruiqi所做的工作，这对于能够跟踪电子传输过程非常重要。在现有解决方案中仍然有很多事情无法实现，我们希望能够做到这一点。但是毫无疑问，我认为机器学*和神经网络表示的出现为整个领域带来了巨大的革命。还有许多其他事情。我要做的一件事是描述磁——不仅是铁电是铁电磁的。因此，需要研究旋转自由。 Roberto Car:是正确的。此外，还有进一步的粗晶状问题，需要解决。当然，人们无法预测未来。在1990年代中期，许多人试图开发一种称为“线性比例问题”的解决方案。这个想法是，我们可以使用更强大的超级计算机进行分子动力学的戒酒。但是，由于电子结构计算得出的量表是N的立方功率，因此要处理大型系统将需要很长时间。因此，当时的想法是尝试根据系统尺度开发线性尺度的解决方案。许多人尝试过。我与Giulia Galli和Francesco Mauri（作者注：Francesco Mauri，意大利物理学家）做了一些工作，Michele Parrinello也与Giulia合作进行了一些工作。从理论方面来说，沃尔特·科恩（Walter Kohn）还发表了一篇有关物理评论信中线性量表的论文。但是这些方法都没有真正奏效。在此过程中，范德比尔特（美国物理学家）发表的一篇论文开发了当地的浮力功能。但是，为了真正实现线性尺度的电子结构计算，它仍然非常复杂且昂贵。随着机器学*和神经网络的出现，实现了实际的线性缩放方案。但是当时，没有人能预见到这将成为未来的方向。这是在人们开始尝试这样做的二十年之后。 Roberto CAR:是的。实际上，诸如机器学*和神经网络之类的技术是由专门从事图像识别的人们开发的，但我们正在做物理学，并且对这些技术尚不清楚。如果有人意识到这一点，他们就不会对此感兴趣。这些技术已在数据科学和相关领域发展。但是，从将神经网络技术应用于分子动力学的角度，第一篇相关论文实际上是由Michele Parrinello和Behler（作者注：JrgBehler，德国化学家）发表的，但以前有一些工作。

由于Behler是Scheffler的学生（Matthias Scheffler，生于1951年，是德国物理学家），因此他们使用神经网络注释法研究了小型系统——使用量子力学来描述表面上分子动力学的动力学。当查比尔（Behler）是米歇尔（Michele）的博士后研究员时，形成了将神经网络与分子动力学相结合的想法。他已经在神经网络上有经验，然后在与米歇尔的互动中，他想到了将这种方法用于分子动力学。这是第一篇将其应用于分子动力学的论文，比许多其他论文。深层潜在方法的发展是因为首先意识到自己可以对神经网络做有用的人是e Weinan。作为一名学生，Lin Feng来到这里，我们进行了这个分子动力学的论文项目，Lin Feng非常出色，并制定了该计划。当然，这发生在Behler-Parrinello纸之后，但还有其他一些。有些人使用线性回归，该回归不如神经网络强大。因此，神经网络很好，这里的想法是开发端到端的神经网络解决方案。在Behler-Parrinello方法中，需要提前设置一些参数。尽管它有效，但深度势能克服了这一限制。同时，还有其他人正在开发其神经网络解决方案，例如Tkatchenko（作者注：Alexandre Tkatchenko，卢森堡物理学家）及其。但是，原始的tkatchenko方案适用于分子，而不适用于扩展的冷凝物质系统。我们一直对凝结物理物理学感兴趣，所以我认为我们的方法更好。它有许多应用程序。实际上，当我们第一次制定该计划时，米歇尔（Michele）与林平（Lin Feng）访问并讨论了它，他还认为这是一个好主意，并在某个时候使用了深厚的势能。我还想说，在模拟领域仍然存在一些未解决的问题。一些人之前提到过，但还有其他问题。例如，原则上，可以通过路径积分和这些机器学*方法来解决静态特性的量子机械效应。深度势能方法还可以最终以收敛方式处理此问题。但是量子动力学的问题仍未解决。对于解决此问题的方法有许多近似方法，但是我认为，这些方法都不令人满意，因为它们是无法控制的近似值。