能源部加速新兴技术发展

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新兴技术的创新周期可能需要数年甚至数十年的时间，才能从构思阶段走向商业化技术。美国能源部科学办公室主任阿斯米雷特·阿塞法伯尔赫（Asmeret Asefaw Berhe）表示，为了保持全球竞争的领先地位，美国不能再容忍这样的时间周期。

为此，该机构推出了价值7300万美元的新项目“加速从发现到商业化过渡”。这个为期两年的项目在今年2月发起了征集提案的呼吁，并于9月宣布将资助11个项目。

伯尔赫解释说：“我们需要提供更多途径，将现有的面向应用的基础研究与应用研究相连接，缩短实验室和实际使用之间的时间。这项资金将有助于解决过渡过程中的挑战和差距。”

其中一项利用800万美元资助的重大项目是计算化学服务于大众，由太平洋西北国家实验室主导（每个为期两年的项目将由一个国家实验室主导）。

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太平洋西北国家实验室（PNNL）与微软和美光等工业伙伴合作，将其项目命名为“向云计算转移超级计算化学（TEC4）”，其目标是创建专用的云计算环境，以提供专用于超级计算化学的计算服务（CCaaS），以加速具备超级计算预测能力的新材料的发现。

PNNL首席研究员卡洛尔·科瓦尔斯基（Karol Kowalski）表示：“奥克里奇国家实验室已经拥有一台超级计算机，阿贡国家实验室将在今年晚些时候完成第二台设施的安装，但是要获得这些超级计算资源的使用权需要等待很长时间。”他说：“我们的目标是使大众能够在云中访问具备超级计算能力的计算化学工具。”

为了实现这一目标，PNNL的30位软件专家以及中密歇根大学、伯克利国家实验室、路易斯安那州立大学、德克萨斯大学和犹他大学的同事们将创建可以在云中单独配置并加速的工作流程，从而实现与超级计算机相媲美的整体性能。

科瓦尔斯基表示：“计算化学在量子力学级别模拟分子相互作用，这在其工作流程中产生了几种不同的瓶颈。”他说：“我们计划协调这些工作流程，以便在执行过程中切换到提供超级计算能力的不同加速器，从而为工作流程的每个环节提供超级计算性能。”

用于此目的的云架构将是微软的Azure，辅以美光提供的加速器，可以为CCaaS工作流程的每个环节进行配置。PNNL研究人员已经在有限的范围内使用Microsoft Azure的云架构进行了一些工作，但通过DoE的“加速”计划的推动，科瓦尔斯基希望能够通过美光的硬件（特别是其计算快速连接（CXL））确定和解决瓶颈问题，该硬件旨在可配置以解决计算资源和动态随机访问内存之间的瓶颈问题。

科瓦尔斯基说：“在量子力学级别建模分子相互作用需要在工作流程的不同阶段访问大量的内存。”他说：“美光的技术是我们为CCaaS设计的新型机器学习算法执行的先决条件。”

在他们的CCaaS架构中，首要任务是降低计算化学用于新材料探索的成本并增加访问量，同时通过仅在需要时提供超级计算加速而降低能源消耗。

该计划的第一年将全力构建TEC4计算工作流程，确定需要在需求时进行超级计算加速的各个环节。第二年将致力于构建一个即插即用的CCaaS架构，并为美国能源部展示可行的应用程序。

TEC4计划将针对美国能源部进行两个演示应用。第一个将探索对“永久化学物质”（缩写为PFAS，即聚氟烷烃物质）进行可扩展降解方法的研究，这些有害化学物质用于制造日常生活用品，但由于难以分解，它们在环境中不断积累。第二个演示应用将尝试为生产更安全的肥料识别“绿色”催化化学物质。

埃特斯角度

计划下，获得800万美元资助的另一个国家实验室项目希望加速亚纳米（埃特斯角度）半导体设计策略，由布鲁克黑文国家实验室的首席研究员Chang-Yong Nam领导。他的提案名为“埃特斯角度半导体拓扑材料开发加速器”，旨在解决目前制约在极紫外（EUV）13.5纳米波长光下刻画半导体下一纳米（10-埃特斯角度）技术节点所需改进型光刻胶的及时开发的瓶颈。Nam指出，与前一代波长为193纳米的深紫外（DUV）光相比，目前的光刻胶需要较长的EUV曝光时间。

Nam表示：“传统聚合物光刻胶所需的较长EUV曝光时间将生产力降低了多达60%，相对于前一代DUV技术。”

据Nam透露，传统有机光刻胶中的主要元素碳对EUV的敏感性很低，因此需要曝光更长时间来进行拓扑。Nam认为，解决方案是将传统有机聚合物光刻胶与具有更好EUV敏感性的无机原子混合，如锡、铟和铪。由于传统的含无机物光刻胶的化学合成过程复杂耗时，这就解释了Nam寻求更好方法的原因。

Nam的团队将尝试利用机器学习来使各种变量值与埃特斯角度光刻技术的最佳EUV拓扑表现相关联。其中一个障碍是EUV生产机器的成本高达2亿美元，远远超出一般实验室工作的承受范围。这就是为什么Nam和他的同事们将使用廉价的电子束（E-beam）粗略近似EUV，然后使用布鲁克黑文实验室和劳伦斯伯克利实验室的X射线同步辐射装置的EUV光线。这个想法是使用机器学习来调整E-beam和同步辐射光线的“代理”变量，将它们与EUV变量设置相关联。项目结束时，Nam和他的同事们希望通过机器学习获得一张查找表，指定如何通过正确调整的E-beam和同步辐射光线变量来适当调节EUV参数。

Nam表示：“我们还希望确定无机元素如何增加光刻胶的敏感性，这将简化对混合材料组成的大空间进行研究。”

除了布鲁克黑文国家实验室和劳伦斯伯克利国家实验室，得克萨斯大学和加利福尼亚州立大学也将参与这个项目。

国家实验室还分别给弗吉尼亚州托马斯·杰斐逊国家加速器设施（Thomas Jefferson National Accelerator Facility）授予了两个项目：负责人Anne-Marie Valente的“为人工智能和量子计算提供可持续硬件的先进超导一体化工艺”和负责人John Vennek的“工业应用的下一代高功率紧凑型加速器”。

在阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory），负责人Jerry Nolen将监督一个名为“从遥控机器人到遥控自治机器人用于同位素生产”的项目。

在奥克里奇国家实验室（Oak Ridge National Laboratory），负责人Venugopal Varma将负责一个名为“可维修的聚变试点工厂”的项目。

在加利福尼亚州门洛帕克的SLAC国家加速器实验室（SLAC National Accelerator Laboratory），负责人Simon Bare将开展一个名为“整合平台以预测催化剂降解，实现可持续转化替代原料为燃料和化学品”的项目，而负责人Julie Segal计划开展一个名为“3D集成感应解决方案”的项目。

最后，科罗拉多州的国家可再生能源实验室（National Renewable Energy Laboratory）负责人Davinia Salvachua Rodriguez将负责一个名为“实时感知和自适应计算来阐明微环境引起的细胞异质性并加速可扩展生物过程”的项目。

这11个项目在截至9月30日的2023财年获得了3800万美元的资助，而2024财年还将获得3500万美元的拨款。

R. Colin Johnson是京都奖学者，从事科技记者工作已经二十年。