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赵纪军:低维材料设计中的人工智能算法

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2023-02-20 来源:物理与电子科学学院

报告承办单位:物理与电子科学学院

报告内容:低维材料设计中的人工智能算法

报告人姓名:赵纪军

报告人所在单位:大连理工大学

报告人职称/职务及学术头衔:教授、长江学者特聘教授

报告时间:2023年2月24日(周五)14:30

报告地点:理科楼B-413

报告人简介:大连理工大学物理学院院长,三束材料改性教育部重点实验室主任,国务院学位委员会学科评议组成员。主要研究领域为低维凝聚态物理、计算材料学。发表SCI论文700余篇,总引用27000多次,H因子79。获国家自然科学二等奖1项、省部级科技奖7项,长江学者特聘教授、全球顶尖科学家终身影响力榜单前2万名。

报告摘要:人工智能是指计算机模仿人类的认知能力来学习和解决问题,相关算法包括搜索算法、遗传算法、机器学习、深度学习等。本课题组长期以来致力于发展与第一性原理计算结合的遗传算法CGA程序,成功应用于上百种原子和分子团簇的基态结构搜索,与实验合作发现了一系列具有高稳定性和新奇电子性质的团簇,并开展了Pd-S团簇光催化剂的逆向设计。最近,在此基础上发展了基于深度学习的团簇图注意力网络CGANet,实现了原子团簇基态结构搜索和电子性质预测的高效计算。我们还发展了过渡金属互连神经网络,用于二维金属有机骨架(MOF)材料磁各向异性能(MAE)的机器学习,预测的金属原子MAE>10 meV体系的准确率达55%。


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