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低维材料设计中的人工智能算法

文章来源:科研处 发布时间: 2023-06-14 08:35:27 浏览次数:

报告时间:2023-06-16 15:30         
报告地点:理化楼B804         
报告人:赵纪军                  
主办单位:物理与电子技术学院         
报告人简介:
  赵纪军,教授,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28000余次,H因子80。获国家自然科学二等奖1项、省部级科技奖7项,入选全球顶尖科学家终身影响力榜单前2万名。

报告简介:
   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、机器学习等。本课题组长期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。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%。讲座中将介绍人工智能算法的一般性概念到本课题组在该领域的上述应用实例。