在材料科學與計算化學的交叉領域，科學家們長期面臨一個核心矛盾：高精度算法受限于計算規模，而真實材料體系又迫切需要更精確的模擬手段。近期，一項突破性成果打破了這一僵局——字節跳動Seed AI for Science團隊聯合北京大學、倫敦大學國王學院的研究者，開發出名為SIE+CCSD(T)的量子嵌入框架，首次將量子化學的“金標準”方法拓展至包含數百原子、上萬軌道的真實材料體系，相關論文發表于《自然·通訊》。

傳統量子化學方法中，CCSD(T)算法因其能精確描述電子關聯效應，被視為理論計算的“金標準”。然而，其計算復雜度隨體系規模呈指數級增長，導致該方法僅能處理極小分子體系。例如，在研究催化反應或電池界面時，真實材料往往包含數百個原子，傳統方法在此類體系中幾乎無法運行。而密度泛函理論（DFT）雖計算效率較高，但其結果依賴泛函選擇，難以系統提升精度。這種“精度與速度不可兼得”的困境，長期制約著材料設計的理論預測能力。

研究團隊提出的SIE+CCSD(T)框架，通過“分而治之”的多分辨率策略解決了這一難題。該框架首先利用低精度方法對全體系進行初步計算，識別出關鍵區域；隨后將系統分割為多個子區域，對核心區域采用CCSD(T)進行高精度計算，最終將結果整合至整體模型。這種設計不僅保留了“金標準”的精度優勢，還通過動態篩選關鍵軌道與電子，大幅降低了計算量。實驗表明，在包含392個碳原子、約1.1萬個軌道的石墨烯體系中，SIE+CCSD(T)的計算效率接近線性擴展，體系規模翻倍時計算時間僅增加約一倍。

為驗證方法的普適性，研究團隊在多種真實材料體系中進行了測試。從固體氧化鎂表面到多孔金屬有機框架，再到二維石墨烯材料，SIE+CCSD(T)的計算結果與實驗數據誤差均控制在±1 kcal/mol以內，達到化學精度標準。更關鍵的是，該方法無需針對不同體系調整參數，而是通過統一策略實現了跨材料類型的穩定精度。例如，在氧化鎂表面吸附一氧化碳的體系中，計算結果與實驗值高度吻合；在金屬有機框架材料中，該方法成功區分了不同吸附位點的能量差異，為催化劑設計提供了理論依據。

一個典型案例是水分子在石墨烯表面的吸附行為研究。此前，不同研究因模型規模限制得出矛盾結論：部分工作認為水分子“平躺”吸附更穩定，另一些則支持“垂直”取向。借助SIE+CCSD(T)的高效性，團隊將體系擴展至數百原子級別，發現開放邊界與周期性邊界條件下的計算結果逐漸趨同，吸附能差異縮小至幾meV量級。最終結果顯示，不同取向下的吸附能幾乎相同（約100 meV），表明水分子在石墨烯上不存在優先吸附構型。這一結論修正了此前小體系模擬的偏差，為石墨烯在海水淡化、藍色能源等領域的應用提供了關鍵理論支撐。

技術實現層面，SIE+CCSD(T)的突破得益于全流程GPU優化。研究團隊設計了針對量子化學計算的專用GPU內核，將電子積分、張量收縮等關鍵步驟映射至并行架構。例如，在1.1萬個軌道的石墨烯體系中，單張A100 GPU即可在數小時內完成計算，而傳統CPU集群需要數周時間。框架支持動態負載均衡，可根據子區域計算復雜度自動分配GPU資源，進一步提升了大規模體系的計算效率。

目前，研究團隊已開源SIE+CCSD(T)的代碼庫，供全球科研人員使用。該方法不僅為催化設計、清潔能源材料開發提供了可信的理論工具，還為高精度計算與機器學習的結合開辟了新路徑。例如，通過將SIE+CCSD(T)的計算結果作為訓練數據，可構建更準確的機器學習勢函數，從而在更大尺度上模擬材料行為。隨著計算資源的不斷升級，這一框架有望推動材料科學從“試錯法”向“理論驅動設計”的范式轉變。