很少有科学家会把凝聚态物理学——研究固体物质行为的一个分支——描述为“简单”。但对朱利亚·加利(Giulia Galli)教授来说，这没有她在芝加哥大学(University of Chicago)研究的问题复杂。
“像水和能量这样的问题比我在凝聚态物理学中接受的训练要复杂得多，”她说。“我所有的工作都是由问题驱动的。”
普利兹克分子工程学院是第一个专门研究这一新兴领域的学院，它的成立就是为了解决诸如此类的复杂问题。这就是理论学家加利通过她的开创性工作帮助解决的创新研究，她使用计算模型来找出分子和材料的行为。
加利的研究重点是了解和预测如何利用分子行为来改进技术，特别是在净水、利用量子技术加速计算和传感以及完善可再生能源技术等领域。
“本质上，我们预测了原子的排列方式，”芝加哥大学的Liew家族分子工程学教授Galli解释道。“我们通过开发理论算法、强大的代码和模拟来实现这一点，以便理解在给定材料中起作用的量子力学。”
例如，她的团队可以利用理论来预测哪种材料可以制造出更便宜的太阳能电池，或者提出一种由电子自旋构成的量子比特的新结构。她说:“能源和水是非常重要的问题，即使你的科学研究有一个小小的进步，也会产生巨大的影响。”“这对我来说真的很重要。”
加利还领导着中西部计算材料综合中心，她在帮助塑造该领域方面的工作获得了国际认可。她最近获得了费曼理论奖(Feynman Theory Prize)，这是一项年度荣誉，表彰她为公众利益利用量子力学所做的杰出工作。这是她今年在这个领域获得的第四个重大奖项。
“不难理解为什么朱利亚被众多科学组织认可为科学领袖，”普利兹克学院的创始人、普利兹克分子工程学院院长马修·提勒尔(Matthew Tirrell)说。“她使用强大而通用的计算工具来学习许多重要的科学问题，从水的行为到量子设备工程中探索的材料。”
破译原子规则
量子力学以极其微小的尺度描述了原子行为的规则——一个充满意外的世界，加利试图用计算机代码来解释这个世界。但是，模拟材料中成千上万个原子之间的相互作用是一项艰巨的任务。她经常使用大学的研究计算中心，但在更复杂的模拟中，她的团队使用芝加哥大学附属阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)极其强大的超级计算机，加利在那里有一个共同的约定。
根据问题的不同，模拟可能需要几个月的时间;事实上，加利的团队一直在尽可能多的机器上运行仿真:“我们每天都在运行仿真，很多是同时运行的。我们现在可能有15个项目在运行，”她说。
同时，她通常在任何时候都要写四五篇论文;在这期间，她要参加会议，教学，或与学生和博士后研究人员一起工作。
这些年来，随着计算机和数据处理能力的提高，她所在的领域发生了很大的变化，但对加利来说，这让她充满活力。“问题总是在变化。没有什么是无聊的。”
自从她从加州大学戴维斯分校(University of California-Davis)转到PME以来，她已经能够与实验方面的科学家进行更密切的合作，创建一个他们的实验验证和探索她的理论预测的循环，她的见解为实验提供了新的途径。
David Awschalom就是这样一位合作者，他是Liew家族的分子工程学教授，也是芝加哥量子交易所的主任，他与Galli在PME共事多年。
“朱利亚在探索量子信息科学和技术材料方面的创新工作，正在指导芝加哥大学和世界各地的研究项目，”Awschalom说。“她的创新研究是基于识别材料科学中的重要问题，发展一种独特的理论方法，通过实验测量，并最终解决关于复杂系统的动态预测模型的突出问题。”
应对“数据危机”
最近，她开始对解决科学领域的一个问题感兴趣，这个问题被称为数据可重复性危机。所有好的实验和计算必须能够产生相同的结果，无论谁在做实验或进行模拟;但是，随着模拟变得越来越复杂，数据量激增，其他科学家要检查别人的工作就变得越来越困难。
加利开始提供链接，让有兴趣的人从她的工作中下载数据(和代码)，但这只是一个本地解决方案。为了在更大的范围内解决这个问题，加利创建了一个名为Qresp的公开工具，该工具为研究人员提供了一个框架来共享他们的数据和工作流程，这样其他人就可以看到结果是如何得到的——并试图在其中找出漏洞。
她认为这对科学和科学家都是至关重要的。
“一个好的科学家的工作就是不断地怀疑你的答案，”加利说。“一旦你得到了结果，你就必须考虑如何验证它们。如何找到一个不同的方法来评估它们。推动和挑战自己。去做你还不知道怎么做的事情。这是我告诉我的研究生们的。
他说:“科学家的真正工作是想出一个办法来解决别人都不知道如何解决的问题。然后一次又一次地挑战自己，确保你的解决方案是正确和可靠的。”