题 目：人工智能计算模拟驱动科学发现
报 告 人：刘智攀 教授 复旦大学化学系
时 间：2024年10月19日（星期六) 8:30-12:00
地 点：理科楼 LA108
报告摘要：近年来基于大数据的机器学习方法深入到科学研究的各个分支，不仅变革了传统研究范式，同时通过新技术对于研究效率的提升，加速了科学发现。在过去20年中，我们课题组提出了系列势能面搜索方法，发展了全局神经网络势函数（G-NN）方法，形成了以随机势能面行走（SSW）-全局神经网络势函数（SSW-NN）为特色的LASP软件包，为复杂催化、材料研究提供了一种功能强大，基于人工智能原子模拟的新型研究工具。本报告结合近年人工智能在化学、材料领域进展，介绍SSW-NN方法和LASP软件最新进展；结合课题组近期在理论指导催化实验在催化剂合成和设计上的进展，探讨基于人工智能原子模拟的研究新方向，新挑战。
报告人介绍：刘智攀，复旦大学教授、博导。在英国女皇大学获得理论化学博士学位，在剑桥大学从事博士后研究。主要从事理论计算化学方法发展和表界面化学反应过程的模拟计算。主持科技部重点研发纳米科技项目，973课题，国家自然科学基金重点课题等多项国家级项目课题。曾获得教育部长江学者和基金委杰出青年基金资助。已经发表SCI收录论文220余篇，论文总引用数18000多次， h-index 75。
