主题：AI赋能科研——数据与知识驱动的新材料设计与制备 时间：4月23日 14:00-16:00 地点：15号楼518会议室 主持人：邱吴劼 副研究员 报告人简介： 刘建军研究员，现任中国科学院上海硅酸盐研究所高性能陶瓷和超微结构国家重点实验室/前沿部中心副主任，中科院特聘核心研究员。入选2012年中科院杰出人才计划、2020年上海市优秀学术带头人才计划、2024年上海市东方英才计划领军项目（原上海领军人才）。刘建军研究员长期致力于人工智能在能源材料研究中的应用，专注于计算材料科学、电化学与材料设计的前沿探索，并推动计算与实验的深度融合。带领团队开发的MatMind模型，结合人工智能技术与自主实验迭代，融合多尺度数据与跨领域知识，推动了计算与实验的紧密结合，促进了跨学科协作，为材料研发提供了精准支持。提出“局域结构电负性”的电催化剂设计准则，被诺贝尔奖获得者Goodenough评选为锂电池领域10篇最重要催化研究成果之一；设计出新型固体电解质材料Li3Zr2Si2PO12，入选2022年上海市科技进步报告等。已在Nat. Commun.、Sci. Adv.、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.、Chem、Adv. Mater.、Energy Environ. Sci .等国际著名期刊发表高影响力论文150余篇，国际会议邀请报告10余次。现担任中国化学学会的能源化学分会委员、中国材料学会的先进无机材料分会委员，以及npj Computational Materials副主编。 讲座简介： 本次讲座将围绕AI赋能科研，探讨大模型、智能体与机器学习势能（MLIP）的最新进展与应用。大模型通过庞大的参数规模和强大的推理能力，推动了各领域的变革，尤其在材料科学中的应用潜力巨大。智能体则通过自主感知和决策，结合强化学习等方法，在复杂环境中实现自我优化，特别在材料设计的自适应实验和自动化探索中展现了重要作用。机器学习势能模型（MLIP）通过机器学习技术精准建模原子级相互作用，提高计算效率并准确预测材料性质。本讲座将深入分析这些技术如何融合应用，推动材料科学和人工智能等领域的发展。