報告承辦單位:物理與電子科學學院

報告內(nèi)容:低維材料設計中的人工智能算法

報告人姓名:趙紀軍

報告人所在單位:大連理工大學

報告人職稱/職務及學術頭銜:教授、長江學者特聘教授

報告時間:2023年2月24日 （周五）14:30

報告地點:理科樓B-413

報告人簡介:大連理工大學物理學院院長，三束材料改性教育部重點實驗室主任，國務院學位委員會學科評議組成員。主要研究領域為低維凝聚態(tài)物理、計算材料學。發(fā)表SCI論文700余篇，總引用27000多次，H因子79。獲國家自然科學二等獎1項、省部級科技獎7項，長江學者特聘教授、全球頂尖科學家終身影響力榜單前2萬名。

報告摘要：人工智能是指計算機模仿人類的認知能力來學習和解決問題，相關算法包括搜索算法、遺傳算法、機器學習、深度學習等。本課題組長期以來致力于發(fā)展與第一性原理計算結合的遺傳算法CGA程序，成功應用于上百種原子和分子團簇的基態(tài)結構搜索，與實驗合作發(fā)現(xiàn)了一系列具有高穩(wěn)定性和新奇電子性質(zhì)的團簇，并開展了Pd-S團簇光催化劑的逆向設計。最近，在此基礎上發(fā)展了基于深度學習的團簇圖注意力網(wǎng)絡CGANet，實現(xiàn)了原子團簇基態(tài)結構搜索和電子性質(zhì)預測的高效計算。我們還發(fā)展了過渡金屬互連神經(jīng)網(wǎng)絡，用于二維金屬有機骨架(MOF)材料磁各向異性能（MAE）的機器學習，預測的金屬原子MAE>10 meV體系的準確率達55%。