【直播】【大湾区物理讲堂】吉林大学王彦超教授：基于数据驱动的晶体结构预测新方法与应用

学术 2024-11-22 00:02 安徽

大湾区物理讲堂

基于数据驱动的晶体结构预测新方法与应用

2024年11月22日 15:00

由南方科技大学物理系主办的大湾区物理讲堂于2024年11月22日邀请到吉林大学王彦超教授作题为“基于数据驱动的晶体结构预测新方法与应用”学术报告，详情如下。

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报告人介绍

王彦超

王彦超，吉林大学物理学院副院长，中国物理学会理事，吉林省物理学会副理事长兼秘书长。2013年于吉林大学获理学博士学位。主要从事计算物理方法和软件研发工作，发展了CALYPSO结构预测方法和软件，被77个国家的4800余位学者采用；开发了无轨道密度泛函ATLAS计算软件，可实现百万原子量级体系的第一性原理计算。在Nat. Commun.、PRL、PNAS等期刊上发表论文140余篇，总引14,000余次，2篇第一作者论文被引2200余次。2018年获国家优秀青年基金和亚洲高压科学技术大会(ACHPR)“青年奖”，2019年获国家自然科学二等奖（第二完成人），2022年获国家杰出青年基金，2023年获吉林省青年科技奖特别奖，2020-2023年连续四年入选爱思唯尔“中国高被引学者”。

报告摘要

物质的性质与其微观结构密切相关，因此确定物质的晶体结构是深入理解其各种物理和化学性质的基础，也是理论上开展新功能材料设计的关键。然而，由于物质结构势能面的复杂性，仅依据物质化学组分开展晶体结构预测是一个极具挑战性的难题。基于人工智能算法，我们发展了CALYPSO结构预测方法，编写了同名计算软件（www.calypso.cn）。利用CALYPSO方法结合实验手段，开展了系列物质的结构研究，设计了系列具有新奇化学配比和性质的新结构。CALYPSO为解决物理、化学、材料和地学等领域与物质结构密切相关的科学问题提供了有力工具。在本报告中，我们将介绍在数据驱动的晶体结构预测方面（如机器学习势，生成模型和基于数据驱动的物质合成可能性）取得的最新进展。

海报来源于主办方，侵删

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