歐洲也有類似的計(jì)算材料計(jì)劃：由瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）為首的一批計(jì)算材料科研機(jī)構(gòu)共同組建了 MARVEL，EPFL 的材料科學(xué)家 Nicola Marzari 是該項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。Marzari 正在使用新的計(jì)算平臺(tái)制作一個(gè)叫做 Materials Cloud 的數(shù)據(jù)庫(kù)，主要用于搜索石墨等由一層原子或分子組成的“二維”材料，這類材料可以在納米電子、生物醫(yī)學(xué)設(shè)備領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。Marzari 的 Materials Cloud預(yù) 計(jì)今年晚些時(shí)候啟動(dòng)，學(xué)界也對(duì)此表示了普遍的關(guān)注。據(jù) Mzrzari 預(yù)計(jì)，到 Materials Cloud 開(kāi)放時(shí)，系統(tǒng)將會(huì)得出大約 1500 種有望進(jìn)入試驗(yàn)階段的二維材料結(jié)構(gòu)。
人工智能幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新材料。來(lái)源：Nature
不過(guò)，計(jì)算材料的發(fā)現(xiàn)也不全是好的結(jié)果：EPFL 中心的計(jì)算化學(xué)家 Berend Smit 及其研究組篩選了計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)的 65 萬(wàn)種材料后得出結(jié)論，當(dāng)前用于存儲(chǔ)甲烷的材料基本已經(jīng)是最好的了，縱使得到改善，存儲(chǔ)效率也只能微量提升，這說(shuō)明美國(guó)寄希望于重大技術(shù)突破（如使用納米多孔材料存儲(chǔ)甲烷）而設(shè)定的能源目標(biāo)很可能是不現(xiàn)實(shí)的。
目前，Ceder 和 Curtarolo 都在努力開(kāi)發(fā)更好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從已知化合物合成過(guò)程中提取規(guī)律。Marzari 告訴 Nature 記者，材料科學(xué)已經(jīng)從手工時(shí)代進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)化階段，雖然現(xiàn)在市面上還沒(méi)有計(jì)算材料得到應(yīng)用，但他相信十年后不僅會(huì)有，而且可能會(huì)有很多。
不過(guò)，就連支持使用計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)生成假想材料的科學(xué)家也指出，要從假想材料到現(xiàn)實(shí)落地還有很長(zhǎng)一段距離。首先，現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)所含有的材料數(shù)據(jù)本身就不多，連現(xiàn)有已知材料都沒(méi)有收錄完全，更被說(shuō)計(jì)算機(jī)生成的材料了。其次，這種用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)方法并不適用于所有的材料（目前算法只能預(yù)測(cè)完美晶體）。再者，即使計(jì)算機(jī)生成了一種極有前景的材料，要在實(shí)驗(yàn)室里將其合成、制為實(shí)物也仍然可能需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間。Ceder 對(duì) Nature 記者說(shuō)，計(jì)算機(jī)隨時(shí)都在生成有趣的新材料，但有時(shí)候半年多時(shí)間都無(wú)法在實(shí)驗(yàn)室里將其制造出來(lái)。換句話說(shuō)，在理論上合成一種材料相對(duì)簡(jiǎn)單，但要在實(shí)驗(yàn)室里把它做出來(lái)很難。
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