2025年1月6日，Journal of Materials Informatics 将迎来第十二期系列学术研讨会，本期研讨会有幸邀请到日本东北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)李昊副教授，新加坡国立大学欧鹏飞助理教授，WPI-AIMR团队成员张頔助理教授和杨方令博士。他们将分别就“材料图灵计划”最新进展、面向可持续未来的机器学习驱动电催化剂设计进行专题报告，并向大家展示DigCat数字催化平台与DDSE动态数据库的使用。
本次线上研讨会将于北京时间2025年1月6日上午8：30在ZOOM会议进行，由欧鹏飞博士担任主持人。本次会议全程免费，欢迎广大学者专家积极参与，共享领域内前沿学术成果，届时会有发言提问环节，欢迎大家积极参会，交流讨论。
本会议将通过科研云与蔻享学术进行同步直播。直播二维码见本文底部！
会议总主题：
Revolutionizing Materials Design: Digital Catalysis and Battery
会议时间：
2025年1月6日上午8：30-11：00
ZOOM 会议号：861 0399 7651
ZOOM会议注册链接：https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_nrBRGDP7RjSJotNDoncclA
（注册后，注意查收注册邮件，在邮件中点击“加入会议” 即可进入研讨会）
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报告人
主题：
“材料图灵计划”最新进展：人工智能+理论驱动框架高效设计功能材料
报告摘要：
本报告将介绍由日本东北大学材料科学高等研究所李昊所在实验室主导的“材料图灵计划”最新进展，重点探讨面向材料设计的AI驱动框架的开发。我们将展示一个集成了大规模数据挖掘、预测建模、计算方法以及自动化概念验证实验的数字化平台的建设成果。
主要内容包括：
i) 数字催化平台3.0 (DigCat 3.0) ——全球首个全电催化实验数据库，由大规模实验数据挖掘和大语言模型训练构建而成。
ii) 运用先进的材料理论，提出降低材料设计复杂性的策略，尤其针对催化、电池和储氢领域。
iii) 开发新型计算方法（包括基于云的计算平台、模型、算法和软件包），以加速材料模拟进程。
本报告将展示理论在电化学和热催化、固态电池电解质以及储氢材料等领域的预测能力。此外，我们还将讨论通过AI驱动平台建立全球自动合成网络的最新进展。
个人简介：
日本东北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)副教授，“数字催化和电池实验室(DigCat & DigBat)”负责人，澳大利亚研究委员会绿色电化学二氧化碳转化卓越中心(GETCO2)的联合研究员。博士毕业于美国德克萨斯大学奥汀分校化学系及Oden科学与工程计算中心，于丹麦大学物理系从事博士后工作。主要从事人工智能材料研究、催化和材料理论推导、理论计算方法及机器学习算法开发，和新型催化剂设计。曾获一系列国际奖项和荣誉，包括“表面科学青年学者”荣誉(2022美国化学年会)、被美国化学工程师协会 (AIChE) 评为“年度最佳基础学科研究”，入选2021-2024年度世界高被引学者。在顶级杂志Nature Catalysis，Nature Communications，Nature Sustainability，JACS，德国应化，Advanced Materials，PNAS，Chemical Science，ACS Catalysis 等发表论文230余篇。至今被引用一万余次。被世界知名高校及顶级会议邀请作报告90余次。
主题：
面向可持续未来的机器学习驱动电催化剂设计
摘要：
催化剂设计对推动可再生能源的存储与利用至关重要。由于催化剂活性位点的元素组成和结构特性多样，其化学空间广阔，但相关的综合数据集仍然有限。在如何优化催化剂活性建模以及在大规模化学空间中高效筛选方面，依然存在许多科学问题。在本次报告中，我们将讨论基于反应活性描述符和线性关系，利用数据驱动和机器学习来设计与发现高效催化剂的方法。具体而言，我们将介绍一种基于密度泛函理论计算开发的机器学习工作流程，用于预测二维过渡金属二硫族合金化合物对于析氢反应的活性和稳定性，并揭示合金中由于电子效应引起的基面活化的内在机制。进一步拓展到高熵合金，我们将展示如何将吸附位点相似性引入图神经网络，实现了机器学习训练速度的两倍提升，从而显著降低了依赖密集型 DFT 计算生成数据集的工作量。验证实验成功合成并且测试了该方法预测用于氧气还原反应的高熵合金电催化剂，其性能优于传统的 Pt/C。
个人简介：
欧鹏飞博士于2024年8月加入新加坡国立大学（NUS）化学系，担任校长青年教授（Presidential Young Professor）。他于2020年在加拿大麦吉尔大学获得博士学位（导师：Jun Song教授），并在2020至2022年间在加拿大多伦多大学进行博士后研究，随后于2022至2024年在美国西北大学化学系担任研究助理（导师：Edward H. Sargent教授）。长期致力于计算电化学和由数据驱动催化材料的研究和开发。作为第一作者和通讯作者在Nat. Energy，Nat. Catal.，Nat. Commun.、J. Am. Chem. Soc.、Sci. Adv.和Proc. Natl. Acad. Sci. 等学术期刊发表多篇论文。截至目前，已发表论文80余篇，被引用4300余次，H因子为37。曾获多伦多大学Climate Positive Energy Postdoctoral Fellowship和国家优秀自费留学生奖学金等荣誉。
主题：
DigCat：大数据与人工智能（AI）驱动的催化剂开发平台
个人简介：
张頔博士，日本东北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)助理教授。张博士在材料计算理论与人工智能方法开发、电催化过程理论建模与预测、先进氢能源材料设计与开发等领域拥有丰富的研究经验。
主题：
高效探索高性能固态电解质的利器——DDSE动态数据库
个人简介：
杨方令，四川大学和日本东北大学材料科学高等研究所(WPI-AIMR)联合培养博士。主要从事机器学习高效筛选固态电解质，以及离子传导机制的多尺度理论计算。
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DigCat & DDSE
DigCat
通过集成“大数据平台 + 人工智能方法 + 精确理论建模”，数据驱动的人工智能催化剂开发范式正在推动催化剂研发范式的变革。数据驱动的人工智能方法在催化材料设计、性能优化与评价等关键环节实现了全流程优化，大幅缩短研发周期、降低研发成本，为开发高性能、低成本催化剂提供了强有力的支撑。
数字催化平台（DigCat）是面向催化材料研究领域的大数据与人工智能深度融合的开创性平台。平台涵盖了超过40万条电催化、热催化及光催化实验性能数据和超过40万个催化剂结构信息，提供了动态数据可视化、文献精准追踪和智能问答等功能模块，同时集成了云端微观动力学建模、机器学习力场训练和回归模型开发的先进工具。DigCat还创新性地构建了基于催化数据与知识的AI驱动智能交互助手。作为全球首个公开发布的全电催化实验数据库和具有开创意义的数字催化平台，DigCat自2024年1月正式上线以来，为催化领域研究提供了重要支持，并于2024年9月升级至3.0版本。平台现已开放访问（https://www.digcat.org）。
DDSE
机器学习是筛选和预测高性能固态电解质的高效方法。在这一过程中，数据的作用至关重要——数据是机器学习模型训练和评估的核心基础。然而，固态电解质数据库的缺失，极大地阻碍了高性能固态电解质的开发进程。因此，建设一个系统化、可操作性强的固态电解质数据库，将为新材料的设计和改良提供强大支持。
DDSE (Dynamic Database of Solid-State Electrolyte）数据库是一个专注于无机固态电解质的动态在线数据库，包含实验和理论计算的数据。通过不断更新，DDSE 2.0 纳入了聚合物和金属有机骨架 (MOF) 的固态电解质，大幅扩展了材料的多样性。这个平台提供了一系列材料特性（例如活化能 (Ea)、离子电导率 (σ)、相变和文献来源）。用户可以通过交互式图表探索这些属性之间的关系，从而更容易识别数据中的相关性和趋势。升级后的数据库还支持用户上传数据与现有材料进行比较，使用集成的大语言模型挖掘和分析文献，优化新材料的设计。数据库访问入口(https://www.ddse-database.org/)。
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Journal of Materials Informatics（Online ISSN: 2770-372X）是聚焦材料信息学领域的国际英文学术期刊。于2021年4月由OAE Publishing Inc. 正式创刊，由中国科学院院士、香港工程科学院院士、香港科技大学（广州）广州市材料信息学重点实验室主任，上海大学材料基因组工程研究院创院院长张统一教授担任创刊主编，由俄罗斯自然科学院外籍院士、哈尔滨工业大学（深圳）材料基因与大数据研究院院长刘兴军教授担任执行主编，编委包含国内外院士10名。期刊已被ESCI, CAS, CNKI, Dimensions, ResearchGate, Lens, J-Gate收录，将在2025年6月获得首个影响因子。
期刊旨在通过紧密集成和智能化的方式将理论、实验、计算和人工智能协同结合，以推进和加速材料发现、设计和部署的步伐。期刊为研究人员提供了一个展示、发表和交流材料信息学相关研究的平台，寻求打破材料科学与工程、数据科学与工程及人工智能之间的壁垒。欢迎领域学者的来稿！
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