표지 기사： 원자적 통찰력

구조적으로 무질서한 물질에 대한 심도 높은 이해를 위하여 고압에서 비정질 실리콘(Amorphous silicon)의 빈번한 상 거동(Phase behavior)이 광범위하게 연구되었다. 그러나 이러한 거동에 대한 상세한 기계론적 이해는 여전히 부족한 실정이다. 이번 주 호에서 Volker Deringer와 연구진들은 가압된 비정질 실리콘을 시뮬레이션하는데 사용되는 원자적 기계 학습 모델(Atomistic machine-learning models)이 어떻게 이러한 거동을 밝혀내고 실험적으로 발생하는 전체 구조적 전이(Structural transition)를 포착할 수 있는지를 보여주었다. 이러한 컴퓨테이션 접근법(Computational approaches)은 매우 어려운 실험을 포함한 예측 물질 모델링(Predictive materials)에 대한 새로운 가능성을 열어줄 것으로 보인다. 표지 이미지: Volker Deringer.