报告时间：10月24日（星期五）下午5:00-7:00

报告地点：李薰楼468室

AI for Materials Science

人工智能赋能的材料理论计算

钟志诚

中国科学技术大学
人工智能与数据科学学院/苏州高等研究院
zczhong@ustc.edu.cn

原子层级的模拟计算是凝聚态物理学中一种直观有效的研究方法，基于量子力学，研究组成材料的原子空间结构，原子与电子电荷、自旋、轨道多自由度关联耦合，以及由此涌现出的新奇量子态。长期以来计算凝聚态的发展饱受计算尺度的限制，例如基于近独立粒子近似的密度泛函理论仅可求解百原子量级，基于量子多体模型的严格对角化仅可求解十个格点量级。以往的研究聚焦于理想周期结构的物理体系，如处于平衡态的完美晶格。然而真实的凝聚态物质是不完美而且复杂的。例如实空间存在缺陷、晶畴界、表界面、非晶无序结构等；波矢空间具有丰富的量子集体激发行为及其耦合；非平衡态体系具有演化及动力学行为。这些复杂体系的特征行为体现在更大的时间和空间尺度，即需要大尺度的模拟计算才能描述。在本报告中， 我将介绍本课题组近期在基于深度学习的跨尺度材料模拟计算工作进展。

个人简介

钟志诚，本科毕业于上海交通大学少年班，硕士毕业于北京大学，在荷兰特文特大学获得博士学位。2017 年通过海外高层次人才引进计划，加入中国科学院宁波材料所，任研究员。2024 年起加入中国科学技术大学人工智能与数据科学学院，任长聘正教授。长期从事材料表界面理论计算研究，与多个国际知名的实验小组建立并且保持良好的合作，成功解释了多个实验观测的反常现象，多项理论预测得到了实验的证实。近年来积极探索推动人工智能赋能的材料科学研究新范式（AI For Materials Science）：将前沿 AI 技术、传统凝聚态理论与材料计算相结合，在原子层次实现物质表界面量子精度的大尺度模拟计算。共发表学术论文 110 余篇，包括 Science 1 篇, Nat. Phys./Mater./Catal./Comm. 5 篇，PRX/Lett. 10 篇，PRB/Appl./Mater. 41篇，Adv. Mater. 11 篇，Acta Mater. 2 篇等。

联系人：材料人工智能研究部 刘培涛