报告题目：基于大数据和人工智能的新能源材料基因探索
报告人：胡明 美国南卡罗莱纳大学教授
报告时间：5月17日19:30
报告地点：腾讯会议336 106 468
主办单位：物理与电子学院
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报告摘要：当今世界对先进能源材料的需求已经超过了传统材料和化学工艺的能力。获取有关材料特性和行为的可靠数据以及可以快速利用这些数据的工具，对于加快传统材料可能需要10甚至20年的设计和发现的速度至关重要。于2011年启动的全球竞争力材料基因组计划（MGI）旨在支持加速材料发现和设计。MGI的目的是提供创新者发现，开发，制造和部署先进材料所需的基础设施和培训，并且其成本至少要比现在快至少两倍。研究技术的进步，高性能计算以及材料数据可用性的不断提高，使创新材料的设计取得了重大进展。专家指出，使用高通量实验技术和基于人工智能（AI）的工具开发新材料方面的进展可将材料开发时间减少一半。但是，目前困难和挑战仍然存在，且材料设计过程仍然相对缓慢。信息技术的迅猛发展为现代化和扩展材料研究工具和数据分析以简化设计和发现创造了新的机会。本讲座首先总结人工智能在加速材料发现领域的最新进展。这些进展使得人们能够生成和处理海量数据，从而可能对未来如何将大数据应用于智能材料设计产生前所未有的改变。本讲座也将大致介绍一些与人工智能技术在探索新能源材料领域的应用，包括清洁和可再生能源材料、能源转换材料等。这些示例凸显了人工智能加速材料发现的跨学科研究本质。这些研究将弥合计算机科学和材料科学（实验和计算）之间的鸿沟。
专家简介：胡明, 美国南卡罗莱纳大学机械工程系教授。在先进能源系统中的热传输和热力学现象的计算机建模和仿真以及先进热能应用方面拥有超过 20年的研究经验。撰写了四本书章节和 160余篇高影响力的国际期刊文章，引用次数超过 5,700 次（谷歌学者 h-index：43）。
