论坛信息
2024年9月25日（星期三）14:00-18:10
论坛主席
目前在并行科技负责行业拓展，在材料、生物、汽车、气象、海洋、人工智能等领域拓展超算云服务。
2015年至2017年，任南京百敖北京分公司总经理，负责市场销售管理工作。
2000年至2015年，先后服务于曙光、联想、惠普等知名企业，多年高性能计算领域技术支持、研发及团队管理经验，参与联想深腾万亿次、四万亿次超级计算机的研制。
1999年，毕业于南京大学大气科学系，2013年清华大学获MBA学位，中国计算机学会高性能专业委员会执行委员，南京大学大气校友会秘书长。
报告嘉宾
金风科技股份有限公司
嘉宾简介：金风科技研发中心系统架构师，风匠系列产品技术负责人。长期从事新能源行业专业软件研发工作，技术专长涵盖大数据处理、分布式系统架构和物联网集成，致力于为风电行业打造高效、先进的数字化产品。
报告题目：《风电数字化产品SAAS化实践》
报告摘要：随着全球能源转型和数字化技术的迅速发展，风电行业正面临前所未有的变革机遇。本报告旨在探讨风电数字化产品向软件即服务（SAAS）模型转变的实践过程及其带来的潜在影响。
吉林大学
嘉宾简介：现任吉林大学“唐敖庆”领军教授、博士生导师；专注于发展从理论上预测材料微观结构的计算方法与软件，作为核心开发者之一，发展了以CALYPSO命名的晶体结构预测方法和软件，并据此解决了系列高压和低维等限域条件下的凝聚态物理难题；在Acc. Chem. Res.、Nature子刊、PRL、JACS等期刊发表论文70篇，其中第一或通讯（含共同）作者论文40余篇，全部论文被SCI引用11,000余次，第一作者论文单篇最高被引超500次；获国家自然科学奖二等奖（第三完成人）和教育部自然科学奖一等奖（第三完成人）。
报告题目：《机器学习加速的晶体结构预测》
报告摘要：凝聚态物质内部的原子排列方式（即微观结构）是理解物质宏观物理化学性质和进行新材料设计的基础。仅依据化学组分从理论上计算出材料的晶体结构一直是学术界的长期目标。在本次报告中，我将简要介绍CALYPSO结构预测方法的基本原理，并重点介绍我们最近在利用数据驱动的机器学习技术加速晶体结构预测方面取得的进展与应用。
北太振寰（重庆）科技有限公司
嘉宾简介：同济大学本硕、法国巴黎高科工程师，北太振寰(重庆)科技有限公司产品研发中心总监，交通运输中级工程师、国家二级创新工程师，发表多篇学术论文和申请5篇专利，中国系统仿真学会、中国宇航学会、重庆欧美同学会会员，参与科技部重点研发转向、重庆市科技局、重庆市经信委、成都市科技局等课题4项。
报告题目：《国产通用型科学计算与模拟仿真软件的突破与SaaS化路线》
报告摘要：通用型科学计算与模拟仿真软件是一种底层的、基础性的商业数学软件，北太天元已突破国产通用型科学计算软件的内核根技术。北太天元数值计算通用软件采用模块化的技术路线与软件架构，将整体软件拆分为多个层级，不仅加快了产品的开发迭代速度，还赋予了本软件多场景、全行业的应用扩展；北太真元是基于北太天元核心技术构建的科学计算与系统仿真一体化解决方案，北太真元无缝集成了多域动态系统的高效建模与仿真功能，提供数学图形化编程界面，全力支持MBSE方法论，使得在航空航天、电力电子、控制工程等领域中能够实现跨学科、多物理场耦合问题的有效解决和深度优化。提出国产科学计算与模拟仿真软件的SaaS化路线图，包括产品定位、技术路线、应用场景等。
龙讯旷腾（深圳）科技有限公司
嘉宾简介：龙讯旷腾（深圳）科技有限公司总经理兼法人、北京龙讯旷腾科技有限公司CTO，发表多篇锂电池材料领域高引用文章，对第一性原理计算在学术界和工业界应用落地方面有着丰富的经验。自2017年硕士毕业后，作为公司创始股东加入公司，带领团队完成了web端各类第一性原理计算软件和工具的开发，包括可视化计算软件Q-Flow、原子尺度建模软件O-Studio以及电池行业材料计算平台BattSim等。此外，还带领公司技术团队自主完成高性能集群管理软件ClusterPro开发。
报告题目：《第一性原理计算的新机遇》
报告摘要：随着科学研究和工程应用对计算能力的需求不断增长，第一性原理计算逐渐成为推动材料科学、物理学等领域发展的关键手段。传统计算方法由于对资源的高要求和灵活性不足，限制了其广泛应用。SaaS化模式的引入，为第一性原理计算带来了全新的机遇和发展空间。本报告将重点探讨SaaS化的第一性原理计算如何突破现有局限，推动科学创新和产业应用的转型。
深圳湾实验室
嘉宾简介：2015年于德国科隆大学取得博士学位，师从Michael Dolg教授，2021年加入深圳湾实验室。目前已发表论文40余篇，总引用超过3,000次。其主要成果包括：(1) 开发了化学团簇结构搜索软件ABCluster，现在已经成为该领域应用最广泛的工具之一；(2) 领导开发了具有完整国内自主知识产权的多尺度计算化学与生物学软件Qbics，其量子力学、半经验方法、分子力学和 QM/MM的计算引擎，全部为自主研发，基于这些底层代码，开发并实现了多个自主原创的理论化学方法，如目标态密度泛函方法(J. Chem. Theory Comput. 2023, 19, 1777)、激发态能量分解(J. Phys. Chem. Lett. 2023, 14, 2917)等。Qbics已经成功应用到一些生物体系 (如 Nat. Plant 2023, 9, 1547)和材料体系（Mater. Today Chem. 2024, 36, 101980）的研究中。
报告题目：《高性能硬件下的现代计算化学软件开发》
报告摘要：随着人们研究的化学反应体系的复杂程度逐渐提高，单一尺度的、静态的能量计算方法已经不能满足人们对复杂化学反应体系的要求。很多化学反应现象必须依赖多尺度的、动力学性质的模拟才能得到合理的结果。现有的很多计算化学软件，在这类计算模拟中存在诸多缺陷。在现代量子化学、分子动力学、机器学习等学科发展的基础上，我们开发了两个重要的软件：用于对任何类型、多组分的原子、分子、材料团簇等进行有效的全局优化和结构搜索的ABCluster，和具有完整自主知识产权的新一代计算化学软件Qbics。我们将从算法原理和编程实现两个角度，讲述如何在现代硬件条件下开发高效率的计算化学软件。
中国科学院计算机网络信息中心
嘉宾简介：博士、英国剑桥大学博士后，现为中科院计算机网络信息中心“百人计划”研究员。主要从事高通量材料集成计算、多尺度模拟计算、材料数据库、材料信息学等，研发了我国首个高通量材料集成设计工业软件MatCloud+。在国际重要期刊、国际学术会议发表学术论文50余篇，著有5部中英文学术著作。2010年经香港特别行政区“香港优秀人才入境计划”遴选，获“香港优秀人才入境”身份。
报告题目：《智算驱动的生物基聚氨酯设计》
报告摘要：在多目标约束下进行高分子聚合物的智能设计时，常常面临数据缺失和技术不足等挑战。这些挑战包括高质量实验数据的稀缺、复杂模型的开发与验证困难，以及跨学科技术整合的需求。为了解决这些问题，本报告以智算驱动的生物基聚氨酯设计为例，详细阐述如何基于MatCloud高通量多尺度材料集成计算云平台，通过高通量材料计算获取全面数据，以及如何通过集成式材料数据与机器学习方法筛选和优化满足性能要求的生物基聚氨酯，并在实验中进行验证。本报告将展示高通量材料计算与AI融合在材料智能设计中的应用，为大家开启材料智能研发新的思路和方向。
嘉宾简介：二级研究员/博导，中国气象局气象科技领军人才，国家级首席科学家，国务院政府特殊津贴获得者。主持完成国家重点研发计划、国家自然科学重点基金等多个项目，在国内外学术期刊发表相关论文200余篇。
报告题目：《基于SaaS平台CLDAS陆面数据同化系统及AI降尺度模型研究》
报告摘要：CLDAS（China Land Data Assimilation System，中国气象局陆面数据同化系统）是由中国气象局研发的一套先进的陆面状态监测和预测系统。该系统旨在通过整合多种观测数据与数值模型预测结果，实现对陆面状态（如土壤湿度、地表温度等）的精确估计，从而改善天气预报和气候模拟的准确性。CLDAS采用了先进的数据同化技术和多源数据融合方法，能够有效结合地面观测站数据、遥感卫星资料以及数值模式输出等多种信息来源。系统通过不断更新的同化循环，实时调整模型状态，使之更接近实际情况，从而提高了陆面状态估计的精度。随着技术的发展，CLDAS已经经历了多次升级。早期版本如CLDAS-V1.0在2013年投入业务应用，而后续版本如CLDAS-V2.0和CLDAS-V3.0则在时间和空间分辨率上有了显著提升，例如CLDAS-V3.0的空间分辨率达到1公里，时间分辨率为1小时。CLDAS不仅在气象服务领域发挥着重要作用，也为水资源管理、生态环境保护和气候变化研究等领域提供了强有力的支持。通过持续的技术创新和发展，CLDAS已成为中国乃至国际上陆面数据同化领域的关键技术之一。近几年,基于CLDAS数据集也开展了一系列AI降尺度建模研究,能有效提高产品的实况分辨率。
中国科学院力学研究所
嘉宾简介：彭庆，中国科学院力学研究所研究员、博士生导师、“力英计划”人才、武汉大学兼职教授、哈尔滨工业大学（深圳）兼职教授、武创芯研科技首席科学家。长期从事第一性跨尺度计算模拟算法开发与应用，开发了准连续密度泛函（QCDFT）方法，首次通过电子结构与有限元跨尺度耦合实现宏观尺度量子力学计算，揭示了辐照损伤中激波瞬态产生位错环的机理，发现了石墨烯的拉胀魔角。针对复杂环境跨尺度非线性构效关系等固体力学的前沿挑战问题，建立了多种跨尺度、多尺度计算模型，对大应变、高温、高压、冲击、强辐照、应力腐蚀开裂等非常规环境下的力学行为，开展多学科交叉研究，取得了一系列原创性成果。1998年本科毕业于北京大学，2005年博士毕业于美国康涅狄格大学。2021年回国后，主持或参与国家自然科学基金面上项目、中国科学院先导B专项、深圳科学技术重点研发专项、力英计划人才项目、国家重点实验室开放基金、航天一院指南项目等多项科研项目。发表SCI论文270余篇，被引用7000多次，H因子41。是Scientific Reports, Crystals, Nanomaterials, Applied Mechanics等杂志的编委。入选2021、2022、2023年斯坦福大学世界2%顶尖科学家榜单。
报告题目：《人工智能在半无序结构预测中的应用》
报告摘要：确定材料的结构是认识和改性材料的前提，而原子结构的确定是一个看似简单实则极为复杂挑战的问题。“半无序材料”是指具有周期性的晶格，但占据原子的种类在空间中是非周期性的一类材料，包括化学无序材料。本报告介绍了一种通过主动学习和第一性原理计算来预测化学无序材料热力学稳定结构的有效方法，名为“large space sampling and active labeling for searching (LAsou)”即“辣搜”。我们利用机器学习势通过大采样空间的预测和筛选大大减少第一性原理的计算量，集成学习算法可以显著提高能量和弛豫预测的稳定性，主动学习算法可以在线逐步提高机器学习势的精度，从而不需要预先准备大量的训练数据, 仅需要非常少的第一性原理计算就可以快速找到热力学稳定的结构。以人工智能为基础的“辣搜”方法将有助于更大、更复杂、准无限尺寸系统的广泛应用，以及出现在纳米颗粒、催化剂、固溶体、高熵合金和高熵氧化物等中的新材料。
上海燧原科技股份有限公司
嘉宾简介：毕业于南京航空航天大学自动化学院，获得学士与硕士学历。现任燧原科技联合创始人兼首席生态官。高级工程师，芯片行业资深专家，拥有21年半导体行业经验，包括云端AI计算芯片、自动驾驶AI芯片、智能座舱芯片等。在加入燧原之前，曾任职自动驾驶AI芯片公司地平线8年，担任生态发展与战略规划副总裁，是地平线早期管理层之一。
2016年~2023年，历任地平线市场拓展总监、战略规划副总裁以及生态发展与战略规划副总裁，负责地平线生态建设与战略规划工作。
2006年~2016年，曾任恩智浦（飞思卡尔）应用处理器汽车业务高级市场经理，负责i.MX应用处理器产品线在亚太区的汽车业务，建立了该产品在车载信息娱乐系统方面压倒性的市场地位。
2003年~2016年，士兰微电子安全技术专家，研发了中国首颗加密协处理器，实现了RSA以及ECC公钥算法的高效硬件加解密。
报告题目：《破局算力之困，构建基于国产算力的AIGC生态》
报告摘要：1.算力生态理念；2.智算中心生态建设；3.燧原战略及产品
一次思想碰撞的火花盛宴，一次技术创新的璀璨聚会。
论坛现场不仅有精彩绝伦的嘉宾分享，还特别设置了激动人心的抽奖环节，为您的参与增添无限惊喜。
第六届应用SaaS化论坛，诚邀您的莅临。
论坛抽奖
论坛联系人：卢女士 13718624100
如有任何问题，欢迎致电联系
END
