《彤程材料科学论坛》第015讲 ｜AI与材料科学

《彤程材料科学论坛》是北京大学材料科学与工程学院为培养国家急需领域高层次人才设立的工程创新教育课程。课程面向全校师生开放，常年开设，每学期16学时，计1学分。

课程面向国家战略需求、响应学校新工科建设需要，内容围绕工程科学技术创新和战略管理创新，邀请活跃在材料及相关领域的国际顶尖学者和知名企业家开展跨学科、跨领域交流报告；旨在培养具有国际视野、能够深度理解产业技术前沿和市场趋势，引领材料相关领域科技发展的创新型领军人才。

课程预告

时间

6月3日（星期五）15:10-17:00

地点

腾讯会议ID：416-708-122

报告主题

AI与材料科学

AI for Material Science

报告摘要

材料研究的复杂性在于其不可回避的多尺度结构。就固体来说，除了微观层面的晶体和电子结构以外，还有介观层面各种各样的缺陷，以及宏观层面的力学和电磁学性质。要想实现从基本原理出发来研究材料，我们就必须在各个尺度找到可靠的同时又是高效的物理模型或数据模型。从另一个角度来说，制约材料研究的瓶颈是数据的缺乏和可靠、高效物理模型的缺失。

机器学习方法的引进从很大程度上改变了或即将彻底改变过去这种状况，也给未来材料科学的发展提供了全新的研究范式。本次报告将从材料物理模型的角度系统讨论机器学习方法带来的新的发展空间。我们将讨论机器学习方法在量子多体问题、密度泛函理论、分子动力学模型、相场模型、宏观连续介质力学模型等多个尺度基本物理模型中的应用，以及一些当下需要解决的问题。

主讲人

鄂维南，入选首届美国数学学会会士和首届美国工业与应用数学学会会士。主要研究方向包括机器学习、计算数学、应用数学，及其在化学、材料科学和流体力学中的应用。2003年获国际工业与应用数学协会Collatz奖。2009年获美国工业与应用数学学会Kleinman奖。2014年获美国工业与应用数学学会von Karman奖。2019年获得美国工业与应用数学学会和ETH共同颁发的Henrici奖。鄂维南院士在国际上率先提出“AI for Science”的概念，大力推动了AI for Science在应用数学、物理、化学、力学、材料学、生物学等多个领域的发展。他和合作者依靠在科学计算、机器学习和高性能计算交叉领域的突出贡献而获得2020年高性能计算最高奖ACM Gordon-Bell奖，并受邀成为2022年国际数学家大会一小时报告人。

主持人