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“慶祝建校四十年”兩校名師講堂系列報告之第453期: 人工智能輔助材料設計
作者:     供圖:     供圖:     日期:2024-10-17     來源:    

講座主題:人工智能輔助材料設計

專家姓名:倪軍

工作單位:清華大學

講座時間:2024年10月19日15:30-17:00

講座地點:二教104

主辦單位:煙臺大學物理與電子信息學院

內容摘要:

自2016年起,我們依托國家重點研發計劃“材料基因工程關鍵技術與支持平臺”重點項目,運用人工智能技術,專注于材料物理性能的預測與設計,尤其在多組分材料領域。鑒于這些材料的數據稀缺性,我們為特定材料定制了機器學習模型。主要工作成就包括:

成功設計出性能優異的多組分材料,實現了材料物理性能的顯著提升;針對數據稀缺的挑戰,我們改進了機器學習模型,使其即便在數據量有限的情況下,也能提供高精度的性能預測。利用這些優化的機器學習模型,我們對鐵電材料和高熵合金體系進行了有效的性能預測,驗證了模型在實際應用中的高度準確性和實用性。以上工作不僅彰顯了人工智能在材料物理性能預測與設計中的核心作用,還展示了在數據有限條件下,如何通過技術創新實現高效準確的材料性能預測。

主講人介紹:

倪軍,清華大學物理系長聘教授,國家重點研發項目課題(2016YFB0700102),基于人工神經網絡的材料基因設計程序開發課題負責人,1989年中國科學院固體物理研究所獲博士學位,師從中國金屬物理學奠基人葛庭遂院士,1990清華大學物理系從事博士后研究工作,師從清華大學原校長顧秉林院士。先后主持過9項國家自然科學基金項目,1項國家973國家重點基礎發展規劃課題“新型低維光電子材料計算設計“項目以及教育部跨世紀優秀人才培養計劃項目以及教育部博士點基金項目。曾獲得國家自然科學二等獎一項,清華大學學術新人獎。目前從事計算凝聚態物理研究。在Phys. Rev. Lett., Appl.Phys.Lett., Phys. Rev.B等國內外刊物上發表論文200余篇,其中SCI收錄的論文180余篇。

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