在今年诺贝尔奖到来之际，Nature 杂志总结了往年因计算科学贡献而诞生的诺奖得主，以此纪念计算科学对化学和物理学领域的贡献。
在诺贝奖的计算科学史上，第一个不得不提的便是1998年诺贝尔化学奖。该奖项表彰了量子化学领域的两位先驱：Walter Kohn 和 John A.Pople。
Kohn 提出了密度泛函理论（DFT），DFT 是简化以数学处理原子间成键问题的理论基础，是目前许多计算得以实现的先决条件。Kohn 因其对化学作出了巨大的贡献而获得诺贝尔奖。
而 Pople 致力于量子化学和计算化学的研究，他所建立的方法被广泛用于分子、分子的性质以及化学反应作用过程的理论研究，他设计的GAUSSIAN 计算程序使得普通研究者也能容易地掌握高深的计算方法。
Nature 与这两位诺贝尔得主曾经的合作研究人员 Lu Sham 和 Martin Head-Gordon 进行了对话，而这两位研究员本身也对这一领域产生了巨大影响。
Lu Sham 曾与 Kohn 密切合作，研究出大名鼎鼎的 Kohn-Sham 方程。该方程提出了一种简化的动能近似方法，并使 DFT 成为解决材料科学和化学问题的实用工具。这项工作在很大程度上促成 Kohn 获得诺贝尔奖。
图注：Kohn–Sham 方程
Sham回忆道，最初研究这个理论时，自己没有想到会产生这么大的影响力。但事实上，他们的研究是对于科学界十分重要且富有开创性的贡献，并且在现实中仍有许多挑战有待解决。例如，学者们目前面对的一个挑战就是在量子材料和强相关系统中使用 DFT 方法。
而Martin Head-Gordon 在其博士期间则受过 Pople 的指导，他因在DFT和密度泛函方面的工作以及对开发软件 Gaussian 和 Q-Chem 的贡献而在化学领域闻名。他的学术生涯深受与波普尔合作经历的影响。
Head-Gordon 也说：“在科学方面，他（Pople）给我以最深远的影响。” 如今，Gaussian 和 Q-Chem 仍然是两个使用最广泛的商用量子化学软件包。对于Q-Chem来说，还有许多尚未开发的视角需要研究。
Head-Gordon 也说：“我们正在以各种方式走向更复杂的系统，同时我们的主要任务是不断改进核心算法。
而第二个与计算科学密切相关的诺奖则是 2013年诺贝尔化学奖，该奖项表彰了 Arieh Warshel、Michael Levitt 和 Martin Karplus。
这三位科学家因为复杂化学系统开发多尺度模型而获得这份殊荣。量子力学/分子力学（QM/MM）方法的建立使该领域的科学家能够以计算上可处理的方式准确地模拟大型系统。
同时，计算科学对物理领域的重要贡献也不容忽视。Saul Perlmutter 因通过观测遥远的超新星发现宇宙加速膨胀而获得2011年诺贝尔物理学奖。
图注：2011年诺贝尔物理学奖得主 Saul Perlmutter
Perlmutter的研究涉及从宽视场图像中识别数以万计的星系，然后识别这些星系中超新星的出现。对于自己的研究，Perlmutter 评价道 ，计算技术才是这项研究的关键部分。
眼光放到近年，2021年诺贝尔物理学奖颁给了 Giorgio Parisi、Syukuro Manabe 和 Klaus Hasselmann。
该奖项的一半授予 Manabe 和 Hasselmann，以表彰他们对“建立地球气候的物理模型、量化其可变性并可靠地预测全球变暖”的相关研究，而另一半奖项授予了 Parisi，以表彰他在“发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用”中所做出的突出贡献。
对此诺贝尔物理学委员会成员 John Wettlaufer 指出，正如这三位科学家的研究一样，计算重点应该放在数据和数据驱动的方法上，而这需要多学科合作。
Wettlaufer 认为：“‘多学科合作’听起来是老生常谈了，但如果人们不利用起彼此的知识并合作，就永远无法有所建树。”
其他的诺贝尔奖也许没有直接表彰计算科学界的贡献，但许多诺奖得主的相应研究都因为计算科学而得到了极大增色。
例如2020年诺贝尔化学奖就颁给了Emmanuelle Charpentier 和 Jennifer Doudnaa。这两位科学家因使用 CRISPR-Cas9 基因剪刀开发了基因组编辑方法而受到表彰，她们的研究便是与计算科学息息相关。
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文章来源：AI科技评论
IEEE Spectrum
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