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“慶祝建校四十年”兩校名師講堂系列報(bào)告之第453期: 人工智能輔助材料設(shè)計(jì)
作者:     供圖:     供圖:     日期:2024-10-17     來(lái)源:    

講座主題:人工智能輔助材料設(shè)計(jì)

專家姓名:倪軍

工作單位:清華大學(xué)

講座時(shí)間:2024年10月19日15:30-17:00

講座地點(diǎn):二教104

主辦單位:煙臺(tái)大學(xué)物理與電子信息學(xué)院

內(nèi)容摘要:

自2016年起,我們依托國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“材料基因工程關(guān)鍵技術(shù)與支持平臺(tái)”重點(diǎn)項(xiàng)目,,運(yùn)用人工智能技術(shù),,專注于材料物理性能的預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì),,尤其在多組分材料領(lǐng)域。鑒于這些材料的數(shù)據(jù)稀缺性,,我們?yōu)樘囟ú牧隙ㄖ屏藱C(jī)器學(xué)習(xí)模型,。主要工作成就包括:

成功設(shè)計(jì)出性能優(yōu)異的多組分材料,實(shí)現(xiàn)了材料物理性能的顯著提升,;針對(duì)數(shù)據(jù)稀缺的挑戰(zhàn),,我們改進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型,使其即便在數(shù)據(jù)量有限的情況下,,也能提供高精度的性能預(yù)測(cè),。利用這些優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,我們對(duì)鐵電材料和高熵合金體系進(jìn)行了有效的性能預(yù)測(cè),,驗(yàn)證了模型在實(shí)際應(yīng)用中的高度準(zhǔn)確性和實(shí)用性,。以上工作不僅彰顯了人工智能在材料物理性能預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)中的核心作用,還展示了在數(shù)據(jù)有限條件下,,如何通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的材料性能預(yù)測(cè),。

主講人介紹:

倪軍,清華大學(xué)物理系長(zhǎng)聘教授,,國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目課題(2016YFB0700102),,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的材料基因設(shè)計(jì)程序開(kāi)發(fā)課題負(fù)責(zé)人,1989年中國(guó)科學(xué)院固體物理研究所獲博士學(xué)位,,師從中國(guó)金屬物理學(xué)奠基人葛庭遂院士,,1990清華大學(xué)物理系從事博士后研究工作,師從清華大學(xué)原校長(zhǎng)顧秉林院士,。先后主持過(guò)9項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,,1項(xiàng)國(guó)家973國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)發(fā)展規(guī)劃課題“新型低維光電子材料計(jì)算設(shè)計(jì)“項(xiàng)目以及教育部跨世紀(jì)優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目以及教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目。曾獲得國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)一項(xiàng),,清華大學(xué)學(xué)術(shù)新人獎(jiǎng),。目前從事計(jì)算凝聚態(tài)物理研究。在Phys. Rev. Lett., Appl.Phys.Lett., Phys. Rev.B等國(guó)內(nèi)外刊物上發(fā)表論文200余篇,,其中SCI收錄的論文180余篇,。